EP3336995B1 - Verfahren, steuereinrichtung und system zum ermitteln von zustandswerten zur beschreibung von betriebszuständen in einem teilnetz eines energieversorgungsnetzes - Google Patents

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EP3336995B1
EP3336995B1 EP16204939.9A EP16204939A EP3336995B1 EP 3336995 B1 EP3336995 B1 EP 3336995B1 EP 16204939 A EP16204939 A EP 16204939A EP 3336995 B1 EP3336995 B1 EP 3336995B1
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EP
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subnetwork
state
network
input signals
control device
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Mathias Duckheim
Wiebke Fröhner
Dieter Most
Thomas Werner
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Original Assignee
Siemens AG
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Publication date
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    • Y04S40/20—Information technology specific aspects, e.g. CAD, simulation, modelling, system security

Definitions

  • the invention relates to a method for determining state values for describing operating states in an energy supply network which comprises a sub-network having electrical loads and / or electrical sources.
  • a method and a system for determining status values for describing operating states in a power supply network that comprises a subnetwork having electrical loads and / or electrical sources, with a decentralized control device being assigned to the subnetwork, which comprises a state estimation device, by means of which state values indicating electrical voltages at nodes of the subnetwork and / or an electrical current on line sections of the subnetwork are estimated using input signals supplied by the state estimation device, and wherein the state estimation device comprises an artificial mathematical system that trains in this way is that it uses the input signals to determine the status values, the status estimation device being supplied with input signals which indicate an environmental status present in the area of the subnetwork, the decentralized control device comprising an evaluation device by means of which the status values are checked to determine whether they are for a indicate the impermissible operating state of the sub-network.
  • the invention also relates to a decentralized control device for determining status values for describing operating conditions in an energy supply network and a corresponding system with such a decentralized control device.
  • Energy supply networks are thereby Usually subdivided into several voltage levels, for example into a high voltage level (over approx. 30 kV), via which power transmission takes place over long distances, a medium voltage level (approx. 1 kV to 30 kV), for distributing electrical energy and connecting industrial companies, and a low voltage level (below 1kV) for distribution of electrical energy to the end user.
  • the energy supply networks of the various voltage levels are not necessarily operated by the same operator.
  • the controlling or regulating interventions in the network operation basically require a good knowledge of the current electrical operating state, in particular the voltages and currents, of the energy supply network or of the sub-network to be considered. Only if the operator knows the operating status of his network can he regulate or control the respective currents, voltages or power flows. Since currents and voltages in an energy supply network cannot usually be measured at every position, the network operator usually carries out an estimate of the electrical operating state of the energy supply network. This is carried out with so-called "State Estimators" and provides a consistent description of the operating state of an energy supply network, which can be used for further mathematical calculations, for example for voltage reactive power optimization.
  • the invention is based on the object of specifying a method of the type mentioned at the beginning in which the training of an artificial mathematical system used for state estimation can be carried out without the need for mathematical data models of the sub-network.
  • the invention is also based on the object of specifying a corresponding control device and a system for recognizing impermissible operating states in an energy supply network.
  • this object is achieved according to the invention by a method according to claim 1, in which for training the artificial mathematical system on the one hand historical input signals and on the other hand such electrical voltages belonging to the historical input signals directly at nodes of the subnetwork and / or electrical currents as state values Line sections of the sub-network are used that have been recorded directly with measuring devices installed at the respective nodes and / or line sections, the status values for this being taken from an archive system in which they are stored after their measurement together with time information indicating the time of their measurement and in which an evaluation device controls controllable transformers and / or switches capacitor banks on or off when an impermissible operating state is detected.
  • the method according to the invention use is therefore advantageously made of measuring devices which are present in the subnetwork and which immediately provide the state values required for training the artificial mathematical system.
  • "Immediate" provision is understood here to mean the fact that the status values are not calculated from knowledge of the input signals, as in the prior art, using data models and load flow calculation methods, but instead are determined by direct measurements in the subnetwork.
  • the measured status values are stored in an archive system with time information indicating the point in time of their measurement and assigned in time according to the historical input signals, i.e. input signals determined and stored for past points in time. In this way, training of the artificial mathematical system can take place without the need for complex load flow calculations.
  • a decentralized state estimate of the operating state is then made after the training phase has ended Made use of the trained artificial math.
  • the method according to the invention provides that the decentralized control device comprises an evaluation device by means of which the status values are checked to see whether they indicate an impermissible operating status of the sub-network.
  • An advantageous embodiment of the method according to the invention provides that a notification signal indicating an impermissible operating state is generated by means of the decentralized control device if the state values indicate an impermissible operating state.
  • the determination of the status values can advantageously be carried out within the framework of the operation of the energy supply network, in order to be able to identify any impermissible operating statuses and, if necessary, initiate suitable countermeasures.
  • an artificial neural network a support vector machine or an ARX model is used as the artificial mathematical system.
  • An artificial neural network consists of several neurons that are connected to one another.
  • the neurons are usually arranged in several layers.
  • a first layer is formed by an input layer of neurons to which the individual elements of the input signals are applied;
  • An element of the input signal is usually fed to each neuron of the input layer.
  • the artificial neural network On the output side, the artificial neural network has an output layer, the neurons of which each represent individual elements of the output signals.
  • Between the entrance and the output layer has one or more layers of so-called "hidden neurons"("hiddenlayers" or “hidden neurons”).
  • the neurons of the input layer are connected to all or selected neurons of the first layer of hidden neurons. These are in turn connected to all or selected neurons of a possible second layer of hidden neurons, etc.
  • the last layer of hidden neurons is finally connected to the neurons of the output layer.
  • the behavior of a neural network and thus the response of the neurons in the output layer to signals applied to the neurons in the input layer is defined by training parameters. These represent, for example, threshold values from which a neuron emits a signal to a subsequent neuron, and / or weighting factors for the probability of a signal transmission between two specific successive neurons.
  • For learning there are generally several methods known per se to the person skilled in the art.
  • the neural network is first presented with a series of output vectors which are known to match the input vectors.
  • the output vectors calculated by the neural network are compared with the predefined output vectors.
  • the deviations between the calculated and expected values are evaluated and used to modify the parameters of the calculation algorithm of the neural network (also referred to as "backpropagation").
  • the training is ended as soon as the calculation results of the neural network match the expected values with sufficient accuracy.
  • the method according to the invention uses the knowledge that the operating state of the sub-network can be determined with sufficient accuracy from a few exogenous ("non-network") input signals, i.e. signals that are not determined by recording electrical measured variables at measuring points in the sub-network. Rather, input signals can be used that are suitable for describing variables that influence the operating state of the subnetwork.
  • a decentralized state estimation of the operating state of the sub-network under consideration takes place using the artificial neural network.
  • the neural network is trained to generate output signals in the form of status values that describe the operating status of the subnet for input signals that describe exogenous variables that influence the operating behavior of the subnetwork.
  • the node voltages currently present at the nodes of the sub-network and / or line currents present on the lines of the sub-network are determined as status values.
  • the status values are then used by the evaluation device for other applications in order to take measures against undesired operating statuses, for example voltage fluctuations.
  • Such measures consist in the regulation of controllable transformers (eg via tap changer) and / or the connection or disconnection of capacitor banks in order to operate a voltage reactive power compensation.
  • Support vector machines are used for the classification and regression of input values and can be learned through training in such a way that they determine the associated output signals in the form of the required state values for input signals specified on the input side.
  • ARX models Autoregressive Model with exogenous input
  • a second artificial mathematical system for training the artificial mathematical system, a second artificial mathematical system, the structure of which corresponds to that of the artificial mathematical system of the state estimation device, is learned in a central data processing device with the formation of training parameters that determine the behavior of the Determine second artificial mathematical system, and the training parameters are transmitted to the artificial mathematical system of the state estimation device and accepted by this.
  • the advantage of this embodiment is that the training process does not have to be carried out by the control device itself, but rather by a data processing device which is different therefrom and which can be more powerful than the control device itself.
  • This data processing device can be, for example, a computer in a central network control center or a cloud service that is offered by a corresponding service provider.
  • the artificial mathematical system is learned in the decentralized control device with the formation of training parameters which determine the behavior of the artificial mathematical system, and the training parameters are then taken over by the artificial mathematical system.
  • the training of the artificial mathematical system takes place directly in the decentralized control device. Since, in the method according to the invention, a complex load flow calculation can be dispensed with, the computing power of decentralized control devices is quite sufficient to carry out a training process of the artificial mathematical system itself.
  • This embodiment of the method according to the invention is particularly suitable for decentralized control devices that are set up in connection or distribution stations (e.g. local network stations) in which the data from the measuring devices in the sub-network are also available. For example, this is the case in connection stations in which the measured values recorded by energy meters (smart meters) installed in the sub-network are combined (data concentrator function) and forwarded to a central meter data management system.
  • the decentralized control device estimates the status values indicating the operating status of the sub-network in "normal operation" of the sub-network, as described above, by means of a status estimator comprising an artificial mathematical system.
  • a status estimator comprising an artificial mathematical system.
  • several such control devices can exist, with one control device being assigned to each sub-network.
  • a central data processing device which can be a single computer or a local or distributed collection of several computers or a computer system (eg a cloud computing system).
  • the central data processing device is used to train the artificial mathematical system.
  • an artificial mathematical system (“second artificial mathematical system") is also implemented on the central data processing device, the structure of which corresponds to the structure of the artificial mathematical system in the state estimation device of the decentralized control device.
  • This second artificial mathematical system is trained with the help of measured values from the sub-network.
  • the training parameters generated in the process for example threshold values of the individual neurons and / or weighting factors for connections between individual neurons of a neural network, are then transferred to the artificial mathematical system of the decentralized control device.
  • the artificial mathematical system is taught in directly in the decentralized control device. In this case, there is no need for a second artificial mathematical system, rather the artificial mathematical system of the decentralized control device is learned directly.
  • training parameters are generated for the structurally identical second artificial mathematical system or directly for the artificial mathematical system. Measured values recorded directly from the sub-network are used for this.
  • the archive system can, for example, provide historical weather information, switching states, etc. These are classified according to time of day and type of day so that an evaluation can be carried out precisely in time.
  • these data are first used to train the second artificial mathematical system that is implemented on the central data processing device.
  • the training parameters for example threshold value and / or a matrix of weighting factors of the second artificial mathematical system.
  • These training parameters are transmitted from the central data processing device to the decentralized control device of the relevant sub-network and imported there, ie as training parameters of the artificial mathematical system taken over by the state estimating device of the control device.
  • the training parameters are generated directly for the artificial mathematical system implemented on the control device and are adopted by this after the training.
  • the training phase must always be carried out before the sub-network goes into operation and in the event of significant topology changes (e.g. adding new network sections, sources or loads) so that the artificial mathematical system is adapted to the current conditions of the sub-network.
  • control signal For both types of implementation of the training phase, provision is also made for a control signal to be generated when a notification signal is present, which control signal is used to control at least one component of the sub-network.
  • a control signal can be generated with which a tap changer of a controllable transformer is activated in order to increase or decrease its output voltage accordingly. lower.
  • Other control signals can cause, for example, a partial or complete connection or disconnection of capacitances or inductances in the sub-network.
  • the warning signal can also be brought to the knowledge of the operator of the sub-network in a suitable manner.
  • the signals mentioned are suitable for describing exogenous variables that affect the Influence the operating state, in particular the behavior of the loads and / or the sources, of the sub-network.
  • the signals can be recorded locally in the area of the sub-network (for example by means of corresponding sensors of a local network station) and / or obtained from external systems (for example weather services).
  • the feed-in of electrical energy depends on the weather in the area of the sub-network, for example solar radiation (for photovoltaics) and wind direction and wind strength (for wind turbines).
  • This information can be fed to the control device as a weather signal.
  • the neural network has been trained to use the input signal in the form of the weather signal to determine the state values of the sub-network influenced by the feed.
  • the load behavior depends significantly on the type of day. For example, load peaks on normal weekdays (working days) lie in certain, relatively precisely predictable time windows, while on the weekend they occur in different time windows due to different consumer behavior.
  • the neural network can also be trained for this connection, so that it can estimate the load situation in the sub-network using appropriate time and type of day signals.
  • a particularly good estimate can of course be made if several of the signals described are combined as input signals (e.g. a weather signal and a type of day signal). This allows various influences on loads and sources in the sub-network to be taken into account.
  • the selection of the appropriate signals will differ from subnetwork to subnetwork and depends, for example, on the type and quantity of sources and loads as well as the presence of any measuring sensors in the.
  • an advantageous embodiment provides that the artificial mathematical system has a first operating mode in which it generates state signals in the form of voltages at nodes of the subnetwork and electrical currents on line sections of the subnetwork using the input signals, and that the artificial mathematical system has a second operating mode in which, using the input signals and additional measured values of currents and / or voltages at a transfer point of the sub-network, it generates status signals exclusively in the form of voltages at nodes of the sub-network.
  • the second operating mode is advantageous if, in addition to the exogenous variables, there are also electrical measured variables from a transfer point (i.e. a point at which the sub-network is connected to a higher-level energy supply network, e.g. a local network station) of the sub-network, the first operating mode can then be used if such electrical measured variables are not available from the transfer point, the transmission of the measured variables to the decentralized control device is temporarily disrupted, or if the state values are to be estimated for a future time range for which no measured variables are yet available.
  • a transfer point i.e. a point at which the sub-network is connected to a higher-level energy supply network, e.g. a local network station
  • the two modes of operation can be created either by different parameterization of the artificial mathematical system or by subdividing the artificial one mathematical system into two sub-systems, of which one sub-system realizes the first and the second sub-system realizes the second operating mode.
  • the operating mode of the artificial mathematical system can be switched between the first operating mode and the second operating mode.
  • Such a switchover can take place either through user input or automatically.
  • the automatic switchover can take place, for example, in that a detection takes place as to whether, in addition to the exogenous input signals, there are currently electrical measured variables from the transfer point (then the second operating mode is automatically selected) or not (then the first operating mode is automatically selected).
  • measured values of electrical variables are also used as input signals, which in a transfer or distribution point of the sub-network or a point of the sub-network classified as particularly essential for the operation of the sub-network based on a network planning related to the sub-network Subnetwork have been recorded.
  • the point of transfer is considered to be the point at which the sub-network is connected to a higher-level energy supply network, e.g. a local network station.
  • a network node used to distribute electrical energy within the sub-network e.g. a cable distribution cabinet for sub-distributing electrical energy to individual consumers, is regarded as a distribution point.
  • the estimation of the state values can be supported by means of currents and / or voltages recorded at the transfer point of the sub-network. Because only one measuring point is required for this, there is no complex measuring system needed in the subnet.
  • measurements at connection points or other points in the subnetwork classified as essential can also be used to record electrical parameters such as current and voltage and to generate a corresponding measurement signal.
  • the neural network is trained to estimate the corresponding state values from the exogenous input signals and one or more electrical measurement signals.
  • points within the sub-network classified as particularly important can be, for example, those points at which an increased current flow is expected due to the internal supply of loads by sources, e.g. at the connection point of two network branches, the first network branch predominantly electrical sources and the second Mains branch has electrical loads.
  • Such points can be recognized within the framework of network planning or simulation and classified as particularly important, so that a corresponding sensor for recording current and / or voltage is provided there.
  • control device compare the status values determined by the status estimation device during operation of the sub-network with electrical parameters measured for selected measuring points of the sub-network, and if there is a deviation between the status values and the electrical parameters that is above a tolerance threshold value, a retraining of the artificial mathematical system of the state estimator is performed.
  • a self-check of the reliability of the estimation of the state values carried out with the artificial mathematical system of the decentralized control device takes place. Are these not sufficient exactly matches the actual electrical states of the sub-network, which are recorded at selected measuring points, so a new training is carried out.
  • the artificial mathematical system can also track slow changes in the behavior of the subnetwork that are not due to significant interventions and changes. Measuring sensors that are already present in the subnetwork (for example, for local protection or control purposes), control devices at decentralized sources or so-called smart meters can be used as selected measuring points.
  • the self-control can take place continuously or intermittently.
  • the notification signal is generated when a threshold value violation is recognized on the basis of at least one of the estimated state values.
  • the notification signal can be generated when one or more determined node voltages violate a predetermined voltage range and / or one or more determined line currents violate a maximum permissible current load of a line section.
  • Another advantageous embodiment of the method according to the invention also provides that the input signals are fed to the artificial mathematical system as an input vector and the state values are output from the artificial mathematical system as an output vector, the sorting of the state values in the output vector being independent of the topology of the subnetwork .
  • the electrical voltages and / or electrical currents used to train the artificial mathematical system have been recorded with electrical energy meters (in particular so-called “smart meters”) installed in the sub-network.
  • modern intelligent meters In addition to the actual energy measured values, modern intelligent meters also supply parameters such as voltage amounts, phase angle between current and voltage (cos Phi), etc. and send them to the central meter data management system.
  • the intelligent meters can record the variables active power (in each case feed-in and consumption), reactive power (in each case in-feed and consumption), frequency, voltage, current and phase angle.
  • the last-mentioned embodiment provides for the training data for the artificial mathematical system to be obtained from these measurements. This is particularly advantageous because such energy meters are already available in many low-voltage sub-networks or will be installed there in the future, so that it is not necessary to provide separate measuring devices.
  • the decentralized control device defined in claim 15 for determining status values for describing operating states in a sub-network of an electrical power supply network that has electrical loads and / or electrical sources, the decentralized control device being assigned to the sub-network and comprising a status estimating device which is set up to estimate state values which indicate electrical voltages at nodes of the subnetwork and / or an electrical current on line sections of the subnetwork, using input signals supplied by the state estimation device, which indicate an environmental state present in the area of the subnetwork, and wherein the state estimation device comprises an artificial mathematical system which is trained to determine the state values using the input signals.
  • the decentralized control device is set up to train the artificial mathematical system on the one hand to use historical input signals and, on the other hand, to use such electrical voltages at nodes of the sub-network and / or electrical currents on line sections of the sub-network directly as status values , which have been recorded directly with measuring devices installed at the respective nodes and / or line sections, the status values for this being taken from an archive system in which they have been stored after their measurement together with time information indicating the time of their measurement.
  • the control device provides that the decentralized control device comprises an evaluation device which is set up to check the status values to determine whether they indicate an undesired electrical operating state of the sub-network of the energy supply network, and the evaluation device is set up to do so when an inadmissible operating condition is detected to control controllable transformers and / or to connect or disconnect capacitor banks.
  • An advantageous embodiment of the control device according to the invention provides for the notification signal to be generated if the status values indicate an undesired electrical operating status.
  • the decentralized control device can, for example, be part of a local network station assigned to the subnetwork.
  • each connection point between two subnetworks is regarded as a local network station.
  • a local network station usually comprises one or more transformers as well as control electronics and possibly sensors and communication technology.
  • the control unit according to the invention can therefore be integrated very easily into the components that are already present.
  • local sensors can be provided at the local network station with which weather information is recorded in the area of the sub-network and passed on to the control device as a weather signal. Alternatively, such information can also be taken over from external service providers. Time information and a type of day can also be provided via an integrated or external timer.
  • the control device can, for example, be in the form of an automation device, for example a substation control device, or an industrial PC.
  • control device With regard to the control device according to the invention, all of the above and apply to the method according to the invention statements made below and vice versa in a corresponding manner, in particular the control device according to the invention is set up to carry out the method according to the invention in any embodiment or a combination of any embodiments. With regard to the advantages of the control device according to the invention, reference is made to the advantages described for the method according to the invention.
  • the above-mentioned object is finally also achieved by the system defined in claim 18 for determining state values for describing operating states in a sub-network of an electrical power supply network that has electrical loads and / or electrical sources, with a decentralized control device assigned to the sub-network, which includes a state estimation device which is set up to estimate state values which indicate electrical voltages at nodes of the subnetwork and / or an electrical current on line sections of the subnetwork, using input signals supplied by the state estimation device, which indicate an environmental state present in the area of the subnetwork, wherein the State estimator comprises an artificial mathematical system which is trained to determine the state values using the input signals.
  • the system has a central data processing device, which is set up to train the artificial mathematical system of the state estimation device of the decentralized control device, a second artificial mathematical system, the structure of which corresponds to that of the artificial mathematical system of the state estimation device, using on the one hand historical input signals and, on the other hand, as state values, directly such electrical voltages at nodes of the subnetwork and / or electrical currents on line sections that are temporally associated with the historical input signals of the sub-network with the formation of training parameters that determine the behavior of the second artificial mathematical system, with the electrical voltages and / or electrical currents belonging to the historical input signals being recorded directly with measuring devices installed at the respective nodes and / or line sections, with the status values for this are taken from an archive system in which they have been stored after their measurement together with time information indicating the time of their measurement, and wherein the decentralized control device comprises an evaluation device which is set up to check the status values to determine whether they indicate an undesired electrical operating state of the sub-network of the energy
  • FIG 1 shows a schematic representation of an electrical power supply network 10.
  • medium voltage network 11 are via transformers 12a, 12b, which are designed as controllable transformers only by way of example, connect two subnetworks 13a, 13b, in each of which there are electrical loads L, electrical sources S and combined electrical loads and sources P (also referred to as "prosumers").
  • Electrical sources can be, for example, decentralized energy producers in the form of wind turbines, photovoltaic systems (PV), biomass power plants, combined heat and power plants, etc.
  • Prosumers should be understood to mean combined loads and sources, for example households with PV modules to generate electricity. Prosumers are treated below as both burdens and sources.
  • the sub-networks 13a, 13b can, for example, be on the low-voltage level of the energy supply network 10.
  • the number of subnetworks can be arbitrary and from the in Figure 1 the two subnetworks shown differ.
  • connection points 14a, 14b or transfer points between the medium-voltage network 11 and the sub-networks 13a, 13b represent substations and are often also referred to as local network stations. They include the controllable transformers 12a, 12b.
  • decentralized control devices are provided at the connection points 14a, 14b. With these control signals can be generated depending on the current operating status of the respective sub-network 13a, 13b, which can be used, for example, to control the controllable transformers (e.g. to optimize the position of a tap changer) or to connect or disconnect (in Figure 1 not shown) capacitor banks can be used. These measures are used, among other things, for voltage reactive power compensation in the sub-networks 13a, 13b.
  • Figure 2 shows an example of the connection point 14a between the sub-network 13a and the medium-voltage network 11 in a more detailed representation.
  • the structure of the connection point 14b can be comparable.
  • an in Figure 2 local network station 20, indicated by a dashed line, which has the transformer 12a and a decentralized control device 21.
  • the remote control device 21 is adapted to form using input signals S in S out control signals that can be used to control components of the subnetwork.
  • the control signals S out can be fed to the controllable transformer 12a, for example, in order to change a position of its tap changer and thus influence the voltage in the sub-network 13a.
  • switching devices 22 are also indicated, which are located in the subnetwork 13a.
  • the switching devices 22 can be manually or automatically switchable switches or fuses.
  • the switching state of the switching devices 22 influences the topology of the sub-network 13a and the current flows in the sub-network 13a, for example in that sections of the sub-network are separated from or connected to the rest of the sub-network 13a.
  • FIG 3 shows the control device 21 in more detail.
  • the control device 21 comprises a state estimation device 30 and an evaluation device 31.
  • the state estimation device 31 there is an in Figure 3 artificial mathematical system 32 implemented in the form of a neural network in a highly schematic and merely exemplary manner.
  • the neural network 32 is trained to estimate, using the input signals S in state values Z Z V I and indicating an electrical operating condition of the subnet 13a.
  • the state values are node voltages Z V at the nodes of the subnetwork 13a and / or line currents Z I flowing on the lines of the sub-network 13a.
  • the status values Z I , Z V are fed to the evaluation device 32, which carries out a check as to whether the status values Z I , Z V indicate an undesired operating status of the sub-network 13a.
  • Such an undesired state can be recognized, for example, on the basis of voltage fluctuations in which one or more node voltages are outside the permitted voltage range. If an undesired operating state is present, the evaluation device 31 generates a notification signal from which, for example, the control signals S out for controlling components of the sub-network 13a, such as the controllable transformer 12a, can be derived.
  • the control device 21 can be connected, for example, to local sensors (e.g. sensors for determining weather information in the area of the sub-network). Alternatively, all or some of the input signals can also be taken over from external service providers (e.g. weather services).
  • the control device 21 can be equipped with a suitable communication device, for example to establish an Internet connection via a TCP / IP network or to establish a telephone connection via a modem.
  • a transfer point e.g. the local network station
  • the optional mode signal S M indicates in a correspondingly set up neural network in which operating mode the neural network is to be operated.
  • the artificial neural network In a first operating mode, the artificial neural network generates node voltages and line currents as state values from the exogenous input signals, without resorting to electrical measurement values.
  • This operating mode is particularly useful when no current or voltage measurement is available at a transfer point (eg the local network station).
  • This first operating mode can therefore be used, for example, if either at the time of the state estimation the transmission of measured values from a measuring device carrying out a current or voltage measurement is disrupted or if the state estimation is intended to calculate a status of the sub-network for a point in time in the future as a prognosis.
  • the artificial neural network In a second operating mode, in addition to the exogenous input signals, the artificial neural network also has electrical measurement values from the transfer point of the sub-network available. In this operating mode, the neural network only determines the node voltages for the subnetwork 13a from the input signals and the electrical measured values.
  • the artificial neural network can be set up in such a way that it can provide both operating modes in a switchable manner.
  • the operating modes can be provided by the same network structure, which is simply configured differently.
  • the neural network can also have two sub-networks, each of which is set up for an operating mode. In this case, the neural network activates the respective sub-network in accordance with the specification by the operating mode signal S M.
  • the neural network can be designed as two neural networks that are independent of one another and each serve one of the two modes.
  • the decentralized control device 21 is set up in this way to carry out a decentralized detection of impermissible operating states of the sub-network 13a of the energy supply network, in particular voltage band violations and current overloads in segments of the sub-network 13a.
  • the artificial neural network 32 is used for this purpose. This has been trained directly with the aid of data that have been recorded in the energy supply network by means of measuring devices, such as intelligent meters. On the description of the Subnetwork 13a with the aid of analytical data models can be dispensed with.
  • modern intelligent meters In addition to the actual energy measured values, modern intelligent meters also supply parameters such as voltage amounts, active power (in each case infeed and consumption), reactive power (in each case infeed and consumption), frequency, voltage, current and phase angle, etc., and send these to a central meter data management system.
  • electrical measured values from subnetwork 13a are used as training data for teaching the neural network. It is possible to use the artificial neural networks to recognize a voltage profile without knowledge of the topology of the sub-network 13a.
  • FIG. 4 The illustrated example of a simple radial network 40 with four network nodes N1, ... N4 is intended to clarify the associated basic considerations.
  • electrical energy is withdrawn at network nodes N1-N3, while electrical energy is fed in at network node N4. This is indicated by arrows 41a-d.
  • the radial network 40 is fed via a transformer 42 of a local network station.
  • the voltage amounts on the y-axis are usually plotted against the node numbers on the x-axis.
  • the voltage profiles are displayed in such a way that the course of the voltage profile corresponds to the topological course of the line.
  • the maximum line currents can therefore be used to identify whether or not there is an overload situation.
  • the line currents are output in accordance with the input signals, so that - regardless of knowledge of the topology of the subnetwork 13a - on the basis of the maximum line current, a possible overload situation can be recognized and appropriate countermeasures can be initiated.
  • FIG. 7 a further example of a radial network 70 with eight network nodes N1, ... N8 is shown for this purpose.
  • the radial network 70 shown as an example has both feeds 71a-d and withdrawals 72a-d of electrical power. It is therefore conceivable that a current overload could occur along the cable run.
  • the neural network 32 In order to be able to estimate node voltages and / or line currents in the subnetwork 13a on the basis of the exogenous input signals, the neural network 32 must be trained accordingly.
  • the neural network is provided with pairs of input and output vectors that have been recorded at mutually corresponding points in time.
  • the output vectors are formed directly by node voltages and / or line currents that have been recorded in the subnet with electrical measuring devices, e.g. energy meters or smart meters.
  • the matrix of the weighting factors of the artificial neural network 32 is established. This matrix is taken over by the neural network and used for the following estimates of the state values. There is thus a trained artificial neural network which is prepared for the state estimation of the subnetwork 13a.
  • the decentralized control device can, for example, consist of a small automation device that is e.g. based on an industrial PC.
  • the training of the neural network 32 can, for example, be carried out directly in the decentralized control device. Alternatively, the training cannot be carried out in the decentralized control device 21 itself, but rather take place in a central data processing device 80 connected to the control device (cf. Figure 8 ).
  • the central data processing device 80 likewise has a neural network 81 (“second neural network”), the structure of which corresponds to that of the neural network 32 of the decentralized control device 21.
  • the central data processing device 80 comprises an archive system 82 in which historical input signals are stored, and a computing device 83 which carries out data processing, in which the input and output vectors are brought together and the training data are generated from them.
  • the second neural network 81 is trained in such a way that it forms state values describing the resulting network state in the form of node voltages and / or line currents with input signals that match the subnetwork 13a in question.
  • the training parameters determined during this training phase are then transmitted to the decentralized control device 21 and there adopted by the state estimation device 30 for the neural network 32 as training parameters.
  • the neural network 32 is thus impressed with the same behavior that was trained in the second neural network.
  • Figure 9 shows a flow chart for this purpose, with which the procedure for training the second neural network 81 and the transfer of the training parameters by the neural network 32 of the decentralized control device 21 is explained.
  • the training parameters for the second neural network 81 are calculated on the basis of the input signals provided by the archive system 82 (eg archived weather information and measured values of electrical parameters) and the associated status values recorded with the measuring devices in the subnetwork. To do this, the following steps are run through for subnetwork 13a: In a first step 90, an observation period (for example a specific day or a specific time span within a day) is selected from the archive system 82.
  • an observation period for example a specific day or a specific time span within a day
  • step 91 Using the input signals archived for the selected observation period and the subnetwork 13a in question, in step 91, with the addition of the electrical states determined by measurement (line currents, node voltages) of the electrical loads in the subnetwork 13a, pairs of temporal corresponding input and output vectors are formed.
  • step 92 a check is then made as to whether all the observation periods stored in the archive system for the subnetwork 13a have already been used. If this is not yet the case, one of the as yet unused observation periods is selected in step 90 and further pairs of input and output vectors corresponding to this observation period are formed in step 91. If it is determined in step 92 that all stored observation periods have already been used, the method continues with step 93.
  • step 93 there is a collection of data in step 93, which consists of input vectors with input signals and matching output vectors with state values. These input signals and matching status values are used in a subsequent step 94 for training the second neural network 81.
  • step 95 it is then checked whether the training of the second neural network has already progressed in such a way that it determines state values that match the input signals with sufficient accuracy. If this is not the case, the discrepancies found between the calculated state values and the desired state values are imported again in step 94 for training the second neural network 81 (“backpropagation”). During the training, training parameters of the second neural network 81 are adapted.
  • step 95 If, on the other hand, a satisfactory correspondence between the state values determined with the trained second neural network 81 and the desired state values is determined in step 95, then the training of the second neural network 81 is complete.
  • step 96 the training parameters determined in the training phase (steps 94 and 95) are then used transmitted to the neural network 32 of the decentralized control device 21 and imported there. The behavior that the second neural network 81 learned in the training phase is thus impressed on the neural network 32.
  • the training described can also be carried out by the central data processing device 80 in a corresponding manner for other decentralized control devices 21. It is important to ensure that the input signals and status values that match the subnetwork in question are always used when training the second neural network.
  • the central data processing device 80 can also be operated, for example, by a service provider, e.g. as a cloud service.
  • the neural network 32 can then be operated.
  • the decentralized control device 21 can determine status values describing a current operating status of the sub-network by means of the status estimation device 30 on the basis of current input signals. These then form the basis for a check carried out in the evaluation device 31 to determine whether an undesired operating state is present or is in sight. If this is the case, the evaluation device 31 generates a notification signal which indicates the undesired operating state to the operator of the sub-network 13a. In addition, when the notification signal is present, suitable control signals can be generated in order to counteract the undesired operating state.
  • the decentralized control device can, if sensors for detecting electrical parameters are present in the subnetwork 13a, carry out a check as to whether the state values estimated by means of the neural network match the state values determined by measurement with sufficient accuracy. If this is not the case, a new training phase can be initiated in order to adapt the neural network 32 of the decentralized control device 21 to any changes in the behavior of the sub-network 13a by generating and adopting new training parameters.
  • the measuring devices e.g. the intelligent meters
  • the measuring device number e.g. a meter number
  • the management systems also hold the data on the geographical installation location of the measuring device. The distance between the installation location and the local network station or the cable distributor is used as a sorting criterion for the arrangement of the nodes in the matrix.
  • the procedure described above can also be transferred in a corresponding manner to artificial mathematical systems in the form of support vector machines or ARX models.
  • the components of the decentralized control device 21 and the central data processing device 40 can be designed as hardware or software or a combination of both.

Landscapes

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Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln von Zustandswerten zur Beschreibung von Betriebszuständen in einem Energieversorgungsnetz, das ein elektrische Lasten und/oder elektrische Quellen aufweisendes Teilnetz umfasst.
  • Bekannt aus der EP 2 942 855 A1 ist ein Verfahren und ein System zum Ermitteln von Zustandswerten zur Beschreibung von Betriebszuständen in einem Energieversorgungsnetz, das ein elektrische Lasten und/oder elektrische Quellen aufweisendes Teilnetz umfasst, wobei dem Teilnetz eine dezentrale Steuereinrichtung zugeordnet ist,
    die eine Zustandsschätzeinrichtung umfasst, mittels der Zustandswerte, die elektrische Spannungen an Knoten des Teilnetzes und/oder einen elektrischen Strom auf Leitungsabschnitten des Teilnetzes angeben, unter Verwendung von der Zustandsschätzeinrichtung zugeführten Eingangssignalen geschätzt werden und wobei die Zustandsschätzeinrichtung ein künstliches mathematisches System umfasst, das derart trainiert ist, dass es unter Verwendung der Eingangssignale die Zustandswerte ermittelt, wobei der Zustandsschätzeinrichtung Eingangssignale zugeführt werden, die einen in dem Bereich des Teilnetzes vorliegenden Umgebungszustand angeben, wobei die dezentrale Steuereinrichtung eine Auswerteinrichtung umfasst, mittels der die Zustandswerte daraufhin überprüft werden, ob sie auf einen unzulässigen Betriebszustand des Teilnetzes hinweisen.
  • Die Erfindung betrifft auch eine dezentrale Steuereinrichtung zum Ermitteln von Zustandswerten zur Beschreibung von Betriebszuständen in einem Energieversorgungsnetz sowie ein entsprechendes System mit einer solchen dezentralen Steuereinrichtung.
  • Eine der wichtigsten Aufgaben von Betreibern von Energieversorgungsnetzen ist die Sicherung und Verbesserung der Versorgungszuverlässigkeit. Energieversorgungsnetze werden dabei üblicherweise in mehrere Spannungsebenen unterteilt, beispielsweise in eine Hochspannungsebene (über ca. 30kV), über die eine Stromübertragung über weite Strecken stattfindet, eine Mittelspannungsebene (ca. 1 kV bis 30kV), zur Verteilung elektrischer Energie und zum Anschluss von Industriebetrieben, und eine Niederspannungsebene (unter 1kV) zur Verteilung der elektrischen Energie an den Endverbraucher. Dabei werden die Energieversorgungsnetze der verschiedenen Spannungsebenen nicht zwingend von demselben Betreiber betrieben.
  • Während üblicherweise auf der Hoch- und der Mittelspannungsebene liegende Teilnetze eines Energieversorgungsnetzes mittels Automatisierungsanlagen überwacht, gesteuert und geschützt werden, findet man in Niederspannungs-Teilnetzen bisher kein oder nur ein geringes Maß an Automatisierung vor. Der bislang übliche unidirektionale Energiefluss im Energieversorgungsnetz vom zentralen Erzeuger zu den verteilten Verbrauchern hat bisher eine Automatisierung, z.B. ein Lastmanagement, in den für die Verteilung benötigten Niederspannungs-teilnetzen im Allgemeinen nicht erfordert.
  • Diese zunehmende dezentrale Einspeisung auf der Niederspannungsebene und die Möglichkeiten, elektrische Lasten zentral zu steuern, veranlassen die Betreiber solcher Niederspannungs-Teilnetze in verstärkter Weise eine Automatisierung vorzusehen. Mit der steigenden Zahl der kleinen und mittleren Erzeuger (Quellen) von erneuerbaren Energien, z. B. Solarstrom, Strom aus Biomassekraftwerken oder Windkraftanlagen, kommt es nämlich vermehrt zu einem bidirektionalen Energiefluss im Niederspannungs-Teilnetz, wodurch Spannungsschwankungen hervorgerufen werden können. Solche immer häufiger auftretenden Spannungsschwankungen zwingen die Netzbetreiber, hier entgegenzuwirken und regelnd bzw. steuernd einzugreifen. Um das Spannungsniveau in Niederspannungs-Teilnetzen innerhalb der vorgeschriebenen Spannungsbänder halten zu können, setzen Netzbetreiber verstärkt Verfahren zur Spannungsblindleistungsoptimierung (Volt/Var Control) ein, die zum Beispiel auf regelbare Transformatoren oder Kondensatorbatterien zurückgreifen.
  • Die steuernden bzw. regelnden Eingriffe in den Netzbetrieb erfordern grundsätzlich zunächst eine gute Kenntnis des aktuellen elektrischen Betriebszustandes, insbesondere der Spannungen und Ströme, des Energieversorgungsnetzes bzw. des zu betrachtenden Teilnetzes. Nur wenn der Betreiber den Betriebszustand seines Netzes kennt, kann er regelnd oder steuernd auf die jeweiligen Ströme, Spannungen oder Leistungsflüsse einwirken. Da Ströme und Spannungen in einem Energieversorgungsnetz üblicherweise nicht an jeder Position gemessen werden können, führt der Netzbetreiber in der Regel eine Schätzung des elektrischen Betriebszustandes des Energieversorgungsnetzes durch. Diese wird mit sogenannten "Zustandsschätzern" ("State Estimator") durchgeführt und liefert eine konsistente Beschreibung des Betriebszustandes eines Energieversorgungsnetzes, der für weitere mathematische Berechnungen, z.B. für die Spannungsblindleistungsoptimierung, genutzt werden kann.
  • In aktuellen Forschungsarbeiten werden mittlerweile erste Ansätze für die dezentrale Netzzustands-Schätzungen diskutiert. Beispielsweise ist ein Verfahren der eingangs genannten Art aus dem Aufsatz "LV-Grid Automation System - A Technology Review"; C. Oerter, N. Neusel-Lange; 2014 IEEE PES General Meeting, beschrieben. Bei dem bekannten Verfahren wird in einem dem Niederspannungs-Teilnetz zugeordneten Automatisierungsgerät eine Netzzustandsschätzung durchgeführt, die einem vereinfachten Zustandsschätzer eines Netzleitsystems entspricht. Dazu verwendet das Automatisierungsgerät eine Modellbeschreibung des elektrischen Teilnetzes, bereitet entsprechende mathematische Gleichungen auf und nutzt die vorhandenen Messinformationen aus dem Teilnetz, um eine Schätzung des Betriebszustands zu berechnen. Das beschriebene Verfahren ist jedoch vergleichsweise aufwendig und stellt insbesondere hohe technische Anforderungen an ein die Zustandsschätzung durchführendes Automatisierungsgerät. Zudem wird eine dauerhafte Übertragung von Messwerten in dem Niederspannungs-Teilnetz erforderlich. Sofern der Algorithmus auf von einer übergeordneten Netzleitstelle bereitgestellte Mess- und/oder Netztopologiedaten zurückgreift, wird außerdem eine Datenübertragungsschnittstelle benötigt, die in diesem Umfeld üblicherweise nicht genormt ist und daher oft auf proprietäre Lösungen der Netzbetreiber zurückgreift.
  • Aus der nicht vorveröffentlichten EP 3 107 174 A1 ist es bekannt, in dezentralen Steuereinrichtungen in den Ortsnetzstationen eines Energieversorgungsnetzes künstliche mathematische Systeme in Form von neuronalen Netzen einzusetzen, die mit wenigen exogenen (also von außerhalb des Energieversorgungsnetzes verursachten) Eingangssignalen Knotenspannungen und Zweigströme in Niederspannungs-Teilnetzen berechnen. Das Training dieser neuronalen Netze geschieht in einem zentralen System (z.B. einer Datenverarbeitungs-Cloud). Dort werden mit Hilfe von komplexen Lastflussberechnungsverfahren Datensätze erzeugt, mit deren Hilfe die neuronalen Netze trainiert werden.
  • Um mit klassischen Lastflussberechnungsverfahren (z.B. dem Newton-Raphson-Verfahren) Knotenspannungen und Zweigströme zu berechnen, verwenden die in der EP 3 107 174 A1 eingesetzten Netzberechnungsprogramme genaue Datenmodelle, die die Betriebsmittel des automatisierten Teilnetzes mathematisch beschreiben. Aufgrund der meist großen Anzahl der Betriebsmittel in Niederspannungsnetzen, deren Betriebsparameter zudem häufig nur unzureichend bekannt sind, kann die Erfassung und Validierung der für die mathematische Beschreibung benötigten Daten aufwendig und fehleranfällig sein.
  • Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren der eingangs genannten Art anzugeben, bei dem das Training eines zur Zustandsschätzung eingesetzten künstlichen mathematischen Systems ohne die Notwendigkeit von mathematischen Datenmodellen des Teilnetzes durchgeführt werden kann. Der Erfindung liegt außerdem die Aufgabe zugrunde, eine entsprechende Steuereinrichtung sowie ein System zum Erkennen von unzulässigen Betriebszuständen in einem Energieversorgungsnetz anzugeben.
  • Hinsichtlich des Verfahrens wird diese Aufgabe erfindungsgemäß durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1 gelöst, bei dem zum Trainieren des künstlichen mathematischen Systems einerseits historische Eingangssignale und andererseits als Zustandswerte unmittelbar solche zeitlich zu den historischen Eingangssignalen gehörende elektrischen Spannungen an Knoten des Teilnetzes und/oder elektrischen Ströme auf Leitungsabschnitten des Teilnetzes verwendet werden, die direkt mit an den jeweiligen Knoten und/oder Leitungsabschnitten installierten Messgeräten erfasst worden sind, wobei die Zustandswerte hierfür aus einem Archivsystem entnommen werden, in dem sie nach ihrer Messung gemeinsam mit einer den Zeitpunkt ihrer Messung angebenden Zeitinformation abgespeichert worden sind, und bei dem eine Auswerteinrichtung bei Erkennung eines unzulässigen Betriebszustands regelbare Transformatoren ansteuert und/oder Kondensatorbatterien zu- oder abschaltet.
  • Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird somit vorteilhaft auf im Teilnetz vorhandene Messgeräte zurückgegriffen, die die für das Training des künstlichen mathematischen Systems benötigten Zustandswerte unmittelbar bereitstellen. Unter einer "unmittelbaren" Bereitstellung wird vorliegend die Tatsache verstanden, dass die Zustandswerte nicht wie im Stand der Technik unter Verwendung von Datenmodellen und Lastflussberechnungsverfahren aus der Kenntnis der Eingangssignale berechnet, sondern stattdessen durch direkte Messungen im Teilnetz ermittelt werden. Die gemessenen Zustandswerte werden hierfür in einem Archivsystem mit einer den Zeitpunkt ihrer Messung angebenden Zeitinformation abgespeichert und zeitlich entsprechend den historischen - also für vergangene Zeitpunkte ermittelten und abgespeicherten - Eingangssignalen zugeordnet. Auf diese Weise kann ohne die Notwendigkeit komplexer Lastflussberechnungen ein Training des künstlichen mathematischen Systems stattfinden.
  • Im Betrieb des Teilnetzes, bei dem es sich z.B. um ein Niederspannungs-Teilnetz eines Energieversorgungsnetzes handeln kann, wird nach Abschluss der Trainingsphase daraufhin eine dezentrale Zustandsschätzung des Betriebszustands unter Verwendung des trainierten künstlichen mathematischen vorgenommen.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren sieht vor, dass die dezentrale Steuereinrichtung eine Auswerteinrichtung umfasst, mittels der die Zustandswerte daraufhin überprüft werden, ob sie auf einen unzulässigen Betriebszustand des Teilnetzes hinweisen. Eine vorteilhafte Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens sieht vor, dass mittels der dezentralen Steuereinrichtung ein einen unzulässigen Betriebszustand angebendes Hinweissignal erzeugt wird, wenn die Zustandswerte auf einen unzulässigen Betriebszustand hinweisen.
  • Auf diese Weise kann die Ermittlung der Zustandswerte vorteilhaft im Rahmen des Betriebs des Energieversorgungsnetzes durchgeführt werden, um etwaige unzulässige Betriebszustände erkennen und ggf. geeignete Gegenmaßnahmen einleiten zu können.
  • Konkret kann zudem vorgesehen sein, dass als künstliches mathematisches System ein künstliches neuronales Netz, eine Supportvektormaschine oder ein ARX-Modell verwendet wird. Künstliche neuronale Netze sind informationstechnische Strukturen, die einen funktionalen Zusammenhang zwischen Eingangssignalen (z.B. einem Eingangsvektor E) und Ausgangssignalen (z.B. einem Ausgangsvektor A) durch ein entsprechendes Training "lernen" können: A _ = f E _ .
    Figure imgb0001
  • Ein künstliches neuronales Netz besteht dabei aus mehreren Neuronen, die untereinander verbunden sind. Die Neuronen sind üblicherweise in mehreren Schichten angeordnet. Eine erste Schicht wird dabei durch eine Eingangsschicht von Neuronen gebildet, an der die einzelnen Elemente der Eingangssignale angelegt werden; jedem Neuron der Eingangsschicht wird dabei üblicherweise ein Element des Eingangssignals zugeführt. Ausgangsseitig weist das künstliche neuronale Netz eine Ausgangsschicht auf, deren Neuronen jeweils einzelne Elemente der Ausgangssignale repräsentieren. Zwischen der Eingangs- und der Ausgangsschicht liegen eine oder mehrere Schichten sogenannter "versteckter Neuronen" ("Hidden Layers" bzw. "Hidden Neurons"). Die Neuronen der Eingangsschicht sind mit allen oder ausgesuchten Neuronen der ersten Schicht versteckter Neuronen verbunden. Diese sind wiederum mit allen oder ausgewählten Neuronen einer etwaigen zweiten Schicht versteckter Neuronen verbunden, usw.. Die letzte Schicht versteckter Neuronen ist schließlich mit den Neuronen der Ausgangsschicht verbunden. Das Verhalten eines neuronalen Netzes und damit die Antwort der Neuronen der Ausgangsschicht auf an die Neuronen der Eingangsschicht angelegte Signale wird durch Trainingsparameter definiert. Diese stellen beispielsweise Schwellenwerte dar, ab denen ein Neuron ein Signal an ein nachfolgendes Neuron abgibt, und/oder Gewichtungsfaktoren für die Wahrscheinlichkeit einer Signalübertragung zwischen zwei bestimmten aufeinanderfolgenden Neuronen.
  • Zum Anlernen (auch als "Trainieren" bezeichnet) existieren generell mehrere dem Fachmann an sich bekannte Methoden. Gemäß der sogenannten "Multilayer-Perceptron" Methode wird dem neuronalen Netz zunächst neben einer Reihe von Eingangsvektoren eine Reihe von Ausgangsvektoren, von denen bekannt ist, dass sie zu den Eingangsvektoren passen, präsentiert. Die von dem neuronalen Netz berechneten Ausgangsvektoren werden mit den vorgegebenen Ausgangsvektoren verglichen. Die Abweichungen zwischen den berechneten und den erwarteten Werten werden ausgewertet und genutzt, um die Parameter des Berechnungsalgorithmus des neuronalen Netzes zu modifizieren (auch als "Backpropagation" bezeichnet). Das Training ist beendet, sobald die Berechnungsergebnisse des neuronalen Netzes hinreichend genau mit den erwarteten Werten übereinstimmen.
  • Durch den Einsatz eines künstlichen neuronalen Netzes, das darauf trainiert wurde, aus solchen Eingangssignalen (Eingangsvektor), die einen in dem Bereich des Teilnetzes vorliegenden Umgebungszustand angeben, entsprechende Zustandswerte (Ausgangsvektor) zu ermitteln, die den elektrischen Betriebszustand des Teilnetzes angeben, müssen in der Steuereinrichtung keine aufwendigen Algorithmen durchgeführt werden; eine Implementierung eines einfachen künstlichen neuronalen Netzes verlangt einem Prozessor heutzutage nämlich keine besonderen Anforderungen mehr ab. Außerdem muss im Betrieb des Teilnetzes keine Vielzahl von Messwerten in Echtzeit ausgewertet werden, da für die Schätzung der Zustandswerte vergleichsweise wenige exogene Eingangssignale ausreichen. Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird dabei nämlich die Erkenntnis genutzt, dass sich der Betriebszustand des Teilnetzes hinreichend genau aus wenigen exogenen ("netzfremden") Eingangssignalen ermitteln lässt, also solchen Signalen, die nicht durch Erfassung elektrischer Messgrößen an Messstellen in dem Teilnetz ermittelt werden. Vielmehr können hierbei solche Eingangssignale verwendet werden, die dazu geeignet sind, Größen zu beschreiben, die den Betriebszustand des Teilnetzes beeinflussen.
  • Im laufenden Betrieb - also nach Abschluss der Trainingsphase - findet eine dezentrale Zustandsschätzung des Betriebszustands des betrachteten Teilnetzes statt unter Verwendung des künstlichen neuronalen Netzes statt. Das neuronale Netz ist wie oben beschrieben dazu trainiert, zu Eingangssignalen, die exogene Größen beschreiben, die Einfluss auf das Betriebsverhalten des Teilnetzes haben, Ausgangssignale in Form von Zustandswerten zu bilden, die den Betriebszustand des Teilnetzes beschreiben. Als Zustandswerte werden an den Knoten des Teilnetzes aktuell vorliegende Knotenspannungen und/oder auf den Leitungen des Teilnetzes vorliegende Leitungsströme ermittelt. Die Zustandswerte werden daraufhin von der Auswerteinrichtung für andere Applikationen genutzt, um Maßnahmen gegen ungewünschte Betriebszustände, z.B. Spannungsschwankungen, zu treffen. Solche Maßnahmen bestehen in der Regelung von regelbaren Transformatoren (z.B. über Stufenschalter) und/oder der Zu- oder Abschaltung von Kondensatorbatterien, um eine Spannungsblindleistungskompensation zu betreiben.
  • Supportvektormaschinen dienen zur Klassifikation und Regression von Eingangswerten und können durch ein Training derart angelernt werden, dass sie zu eingangsseitig vorgegebenen Eingangssignalen die zugehörigen Ausgangssignale in Form der gesuchten Zustandswerte ermitteln. Alternativ können auch sogenannte ARX-Modelle (Autoregressive Model with exogenous input) verwendet werden, um aus den Eingangssignalen die Zustandswerte zu ermitteln.
  • Gemäß einer vorteilhaften Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens ist vorgesehen, dass zum Trainieren des künstlichen mathematischen Systems ein zweites künstliches mathematisches System, dessen Struktur mit derjenigen des künstlichen mathematischen Systems der Zustandsschätzeinrichtung übereinstimmt, in einer zentralen Datenverarbeitungseinrichtung unter Bildung von Trainingsparametern angelernt wird, die das Verhalten des zweiten künstlichen mathematischen Systems bestimmen, und die Trainingsparameter an das künstliche mathematische System der Zustandsschätzeinrichtung übermittelt und von diesem übernommen werden.
  • Der Vorteil dieser Ausführungsform besteht darin, dass der Trainingsvorgang nicht von der Steuereinrichtung selbst vorgenommen werden muss, sondern von einer davon verschiedenen Datenverarbeitungseinrichtung, die leistungsfähiger sein kann als die Steuereinrichtung selbst, durchgeführt wird. Bei dieser Datenverarbeitungseinrichtung kann es sich zum Beispiel um einen Rechner einer zentralen Netzleitstelle oder um einen Cloudservice handeln, der von einem entsprechenden Dienstleister angeboten wird.
  • Alternativ dazu kann gemäß einer anderen vorteilhaften Ausführungsform auch vorgesehen sein, dass das künstliche mathematische System in der dezentralen Steuereinrichtung unter Bildung von Trainingsparametern angelernt wird, die das Verhalten des künstlichen mathematischen Systems bestimmen, und die Trainingsparameter anschließend von dem künstlichen mathematischen System übernommen werden.
  • Gemäß dieser Ausführungsform findet das Training des künstlichen mathematischen Systems direkt in der dezentralen Steuereinrichtung statt. Da bei dem erfindungsgemäßen Verfahren nämlich auf eine aufwendige Lastflussberechnung verzichtet werden kann, ist die Rechenleistung dezentraler Steuereinrichtungen durchaus ausreichend, um einen Trainingsprozess des künstlichen mathematischen Systems selbst durchzuführen. Diese Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens eignet sich besonders für dezentrale Steuereinrichtungen, die in Anschluss- oder Verteilstationen (z.B. Ortsnetzstationen) eingerichtet sind, in denen auch die Daten der Messeinrichtungen im Teilnetz vorliegen. Beispielsweise ist dies in Anschlussstationen der Fall, in denen die von in dem Teilnetz installierten Energiezählern (Smart Meter) erfassten Messwerte zusammengefasst (Datenkonzentratorfunktion) und an ein zentrales Zählerdatenmanagementsystem weitergeleitet werden.
  • Damit kann die Funktionsweise der dezentralen Steuereinrichtung wie folgt beschrieben werden: Die dezentrale Steuereinrichtung führt wie oben beschrieben mittels einer ein künstliches mathematisches System umfassenden Zustandsschätzeinrichtung im "Normalbetrieb" des Teilnetzes eine Schätzung der den Betriebszustand des Teilnetzes angebenden Zustandswerte durch. Bei mehreren Teilnetzen können mehrere solcher Steuereinrichtungen existieren, wobei jeweils einem Teilnetz eine Steuereinrichtung zugeordnet sein kann.
  • Daneben existiert gemäß einer Variante der Trainingsphase eine zentrale Datenverarbeitungseinrichtung, bei der es sich um einen einzelnen Rechner oder um eine lokale oder verteilte Ansammlung mehrerer Rechner bzw. ein Rechnersystem (z.B. ein Cloudcomputing-System) handeln kann. Die zentrale Datenverarbeitungseinrichtung wird gemäß dieser Variante zum Training des künstlichen mathematischen Systems verwendet. Dazu ist auf der zentralen Datenverarbeitungseinrichtung ebenfalls ein künstliches mathematisches System ("zweites künstliches mathematisches System") implementiert, dessen Struktur mit der Struktur des künstlichen mathematischen Systems in der Zustandsschätzeinrichtung der dezentralen Steuereinrichtung übereinstimmt. Dieses zweite künstliche mathematische System wird mit Hilfe von Messwerten aus dem Teilnetz trainiert. Die dabei erzeugten Trainingsparameter, z.B. Schwellenwerte der einzelnen Neuronen und/oder Gewichtungsfaktoren für Verbindungen zwischen einzelnen Neuronen eines neuronalen Netzes, werden daraufhin auf das künstliche mathematische System der dezentralen Steuereinrichtung übertragen.
  • Gemäß einer anderen Variante der Trainingsphase wird das Anlernen des künstlichen mathematischen Systems direkt in der dezentralen Steuereinrichtung durchgeführt. Hierbei entfällt die Notwendigkeit eines zweiten künstlichen mathematischen Systems, es wird vielmehr direkt das künstliche mathematische System der dezentralen Steuereinrichtung angelernt.
  • Das Training kann bei beiden Varianten beispielsweise wie nachfolgend erläutert durchgeführt werden. Zunächst werden Trainingsparameter für das strukturgleiche zweite künstliche mathematische System bzw. direkt für das künstliche mathematische System erzeugt. Dazu werden unmittelbar erfasste Messwerte aus dem Teilnetz verwendet.
  • Darüber hinaus ist ein Archivsystem vorhanden, welches die zur Durchführung der Abschätzung verwendeten Eingangssignale in Form digitaler Datensätze speichert und bereitstellt. Das Archivsystem kann z.B. historische Wetterinformationen, Schaltzustände etc. bereitstellen. Diese sind nach Uhrzeiten und Tagesarten klassifiziert, so dass eine zeitgenaue Auswertung erfolgen kann.
  • Im Gegensatz zu einem den Netzbetrieb steuernden Netzleitsystem muss das Training des künstlichen mathematischen Systems nicht in Echtzeit stattfinden. Das Training dient dazu, auf der Basis der von dem Archivsystem bereitgestellten Eingangssignale (z.B. archivierten Wetterinformationen etc.) die Trainingsparameter für das künstliche mathematische System zu berechnen. Dazu werden für das zu betrachtende Teilnetz beispielsweise die folgenden Schritte durchlaufen:
    • Auswahl von archivierten Eingangssignalen (z.B. Wetterinformation, etc.) eines Betrachtungszeitraums (z.B. ein bestimmter Tag oder eine bestimmte Zeitspanne innerhalb eines Tages) aus dem Archivsystem.
    • Auswählen von Messwerten der Knotenspannungen und/oder Leitungsströme in dem Teilnetz mit Hilfe der für den ausgewählten Betrachtungszeitraum. Diese sind ebenfalls in dem Archivsystem abgelegt.
    • Ermitteln von Trainingsparametern für das künstliche mathematische System, z.B. anhand einer Trainingsmethode für neuronale Netze (s.o.).
  • Diese Schritte werden für mehrere Betrachtungszeiträume durchlaufen. Als Ergebnis dieser Durchläufe liegt eine Sammlung von Daten vor, die aus Eingangssignalen und dazu passenden Ausgangssignalen (Zustandswerten) bestehen.
  • Mit diesen Daten wird gemäß der ersten Variante zunächst das zweite künstliche mathematische System trainiert, das auf der zentralen Datenverarbeitungseinrichtung implementiert ist. Nachdem das Training dieses zweiten künstlichen mathematischen Systems abgeschlossen ist, liegen die Trainingsparameter, z.B. Schwellenwert und/oder eine Matrix von Gewichtungsfaktoren des zweiten künstlichen mathematischen Systems fest. Diese Trainingsparameter werden von der zentralen Datenverarbeitungseinrichtung an die dezentrale Steuereinrichtung des betreffenden Teilnetzes übermittelt und dort importiert, d.h. als Trainingsparameter des künstlichen mathematischen Systems der Zustandsschätzeinrichtung der Steuereinrichtung übernommen.
  • Gemäß der zweiten Variante werden die Trainingsparameter direkt für das auf der Steuereinrichtung implementierte künstliche mathematische System erzeugt und nach dem Training von diesem übernommen.
  • Somit liegt bei beiden Varianten in der Zustandsschätzeinrichtung nun ein trainiertes künstliches mathematisches System vor, welches für die Zustandsschätzung der Zustandswerte des Teilnetzes vorbereitet ist.
  • Die Trainingsphase ist in jedem Fall vor einer Betriebsaufnahme des Teilnetzes und bei wesentlichen Topologieänderungen (z.B. Einfügen neuer Netzabschnitte, Quellen oder Lasten) durchzuführen, damit das künstliche mathematische System jeweils an die aktuellen Gegebenheiten des Teilnetzes angepasst ist.
  • Für beide Arten der Durchführung der Trainingsphase ist zudem vorgesehen, dass bei Vorliegen eines Hinweissignals ein Steuersignal erzeugt wird, das zur Steuerung mindestens einer Komponente des Teilnetzes herangezogen wird.
  • Bei Vorliegen eines Hinweissignals, das eine Spannungsbandverletzung angibt (die Spannung an zumindest einem Knoten des Teilnetzes liegt oberhalb oder unterhalb eines erlaubten Spannungsbereichs), kann ein Steuersignal erzeugt werden, mit dem ein Stufenschalter eines regelbaren Transformators angesteuert wird, um seine Ausgangsspannung entsprechend anzuheben bzw. abzusenken. Andere Steuersignale können z.B. eine teilweise oder vollständige Zu- oder Abschaltung von Kapazitäten oder Induktivitäten im Teilnetz bewirken. Außerdem kann das Hinweissignal auch dem Betreiber des Teilnetzes in geeigneter Weise zur Kenntnis gebracht werden.
  • Konkret kann beispielsweise vorgesehen sein, dass als Eingangssignale ein oder mehrere der folgenden Signale verwendet werden:
    • ein das aktuelle Wetter im Bereich des Teilnetzes angebendes Wettersignal (ein solches Wettersignal kann beispielsweise Informationen über Sonneneinstrahlung (Helligkeit und Einstrahlungswinkel), Windrichtung, Windgeschwindigkeit, Umgebungstemperatur etc. umfassen);
    • ein die aktuelle Uhrzeit angebendes Zeitsignal;
    • ein die Art des aktuellen Tages angebendes Tagesartsignal (ein solches Tagesartsignal kann beispielsweise angeben, ob es sich um einen Wochentag, einen Samstag, einen Sonntag, einen Feiertag, einen Arbeitstag etc. handelt);
    • ein eine Erzeugungs- und/oder Verbrauchscharakteristik zumindest einer typischen Quelle und/oder Last in dem Teilnetz angebendes Referenzsignal (ein solches Referenzsignal gibt Zeitreihen (normierter) elektrischer Leistungen eines oder mehrerer Erzeuger bzw. Verbraucher an, die typischerweise ins Netz eingespeist bzw. aus diesem entnommen werden);
    • ein einen Schaltzustand von Schalteinrichtungen im Teilnetz angebendes Schaltzustandssignal (ein solches Schaltzustandssignal kann beispielsweise angeben, ob eine manuell oder automatisch bedienbare Schalteinrichtung oder eine Sicherung den Strom leitet oder unterbricht).
  • Die genannten Signale sind für sich genommen oder in Kombination dazu geeignet, exogene Größen zu beschreiben, die den Betriebszustand, insbesondere das Verhalten der Lasten und/oder der Quellen, des Teilnetzes beeinflussen. Die Signale können dabei lokal im Bereich des Teilnetzes (z.B. mittels entsprechender Sensoren einer Ortsnetzstation) aufgenommen und/oder von externen Systemen (z.B. Wetterdienste) bezogen werden.
  • Befinden sich beispielsweise regenerative Energieerzeuger in Form von Photovoltaikanlagen oder Windkraftanlagen in dem Teilnetz, ist deren Einspeisung elektrischer Energie abhängig vom im Bereich des Teilnetzes herrschenden Wetter, beispielsweise Sonneneinstrahlung (für Photovoltaik) und Windrichtung und Windstärke (für Windkraftanlagen). Diese Informationen können der Steuereinrichtung als Wettersignal zugeführt werden. Das neuronale Netz ist in dem Fall darauf trainiert worden, unter Verwendung des Eingangssignals in Form des Wettersignals die durch die Einspeisung beeinflussten Zustandswerte des Teilnetzes zu ermitteln.
  • Daneben existieren weitere Einflüsse. Beispielsweise hängt das Lastverhalten signifikant von der Tagesart ab. So liegen Lastspitzen an normalen Wochentagen (Arbeitstage) in bestimmten, relativ genau vorhersagbaren Zeitfenstern, während sie am Wochenende durch ein verschiedenes Verbraucherverhalten in anderen Zeitfenstern liegen. Auch auf diesen Zusammenhang kann das neuronale Netz trainiert sein, so dass es unter Verwendung entsprechender Uhrzeit- und Tagesartsignale eine Abschätzung der Lastsituation im Teilnetz vornehmen kann.
  • Durch die Verwendung von Informationen über die Schaltzustände von Schalteinrichtungen (inkl. Sicherungen) können Einflüsse durch unterschiedliche Lastflüsse im Teilnetz berücksichtigt werden. Außerdem können Abschaltungen bzw. Zuschaltungen einzelner Abschnitte des Teilnetzes in die Abschätzung einfließen.
  • Eine besonders gute Abschätzung kann natürlich dann getroffen werden, wenn mehrere der beschriebenen Signale als Eingangssignal miteinander kombiniert werden (z.B. ein Wettersignal und ein Tagesartsignal). Hierdurch lassen sich verschiedene Einflüsse auf Lasten und Quellen in dem Teilnetz berücksichtigen. Die Auswahl der jeweils geeigneten Signale wird sich von Teilnetz zu Teilnetz unterscheiden und ist z.B. von der Art und Menge der Quellen und Lasten sowie dem Vorhandensein etwaiger Messsensoren im abhängig.
  • Eine vorteilhafte Ausführungsform sieht in diesem Zusammenhang vor, dass das künstliche mathematische System eine erste Betriebsart aufweist, in dem es unter Verwendung der Eingangssignale Zustandssignale in Form von Spannungen an Knoten des Teilnetzes und elektrischen Strömen auf Leitungsabschnitten des Teilnetzes erzeugt, und dass das künstliche mathematische System eine zweite Betriebsart aufweist, in dem es unter Verwendung der Eingangssignale und zusätzlichen Messwerten von Strömen und/oder Spannungen an einem Übergabepunkt des Teilnetzes Zustandssignale ausschließlich in Form von Spannungen an Knoten des Teilnetzes erzeugt.
  • Während die zweite Betriebsart dann vorteilhaft ist, wenn zusätzlich zu den exogenen Größen auch elektrische Messgrößen von einem Übergabepunkt (also einer Stelle, an der das Teilnetz mit einem übergeordneten Energieversorgungsnetz verbunden ist, z.B. einer Ortsnetzstation) des Teilnetzes vorliegen, kann die erste Betriebsart dann eingesetzt werden, wenn solche elektrischen Messgrößen von dem Übergabepunkt nicht vorliegen, die Übertragung der Messgrößen zur dezentralen Steuereinrichtung temporär gestört ist, oder wenn die Schätzung der Zustandswerte für einen zukünftigen Zeitbereich erfolgen soll, für den noch keine Messgrößen vorliegen.
  • Die Ausbildung der beiden Betriebsarten kann entweder durch unterschiedliche Parametrierung des künstlichen mathematischen Systems erfolgen oder durch Unterteilung des künstlichen mathematischen Systems in zwei Sub-Systeme, von denen das eine Sub-System die erste und das zweite Sub-System die zweite Betriebsart realisiert.
  • Im Zusammenhang mit den beiden Betriebsarten kann zudem vorgesehen sein, dass die Betriebsart des künstlichen mathematischen Systems zwischen der ersten Betriebsart und der zweiten Betriebsart umschaltbar ist.
  • Eine solche Umschaltung kann entweder durch Nutzereingabe oder automatisch erfolgen. Die automatische Umschaltung kann beispielsweise dadurch stattfinden, dass eine Erkennung stattfindet, ob neben den exogenen Eingangssignalen aktuell auch elektrische Messgrößen von dem Übergabepunkt vorliegen (dann wird automatisch die zweite Betriebsart gewählt) oder nicht (dann wird automatisch die erste Betriebsart gewählt).
  • Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform kann zudem vorgesehen sein, dass als Eingangssignale außerdem Messwerte elektrischer Größen verwendet werden, die in einem Übergabe- oder Verteilpunkt des Teilnetzes oder einer aufgrund einer auf das Teilnetz bezogenen Netzplanung als für den Betrieb des Teilnetzes als besonders wesentlich eingestuften Stelle des Teilnetzes erfasst worden sind.
  • Als Übergabepunkt wird diejenige Stelle angesehen, an der das Teilnetz mit einem übergeordneten Energieversorgungsnetz verbunden ist, z.B. eine Ortsnetzstation. Als Verteilpunkt wird ein zur Verteilung elektrischer Energie innerhalb des Teilnetzes eingesetzter Netzknoten angesehen, z.B. ein Kabelverteilerschrank zur Unterverteilung elektrischer Energie an einzelne Verbraucher.
  • Mittels an dem Übergabepunkt des Teilnetzes erfasster Ströme und oder Spannungen kann die Abschätzung der Zustandswerte unterstützt werden. Dadurch dass hierfür lediglich eine Messstelle erforderlich ist, wird kein komplexes Messsystem im Teilnetz benötigt. Alternativ oder zusätzlich zur Messung am Übergabepunkt können auch Messungen an Verbindungspunkten oder anderen als wesentlich eingestuften Stellen in dem Teilnetz herangezogen werden, um elektrische Parameter wie Strom und Spannung zu erfassen und ein entsprechendes Messsignal zu bilden. Das neuronale Netz ist in diesem Fall darauf trainiert, aus den exogenen Eingangssignalen und einem oder mehreren elektrischen Messsignalen die entsprechenden Zustandswerte abzuschätzen.
  • Im Rahmen einer Netzplanung als besonders wesentlich eingestufte Stellen innerhalb des Teilnetzes können beispielsweise solche Stellen sein, an denen ein erhöhter Stromfluss durch interne Speisung von Lasten durch Quellen erwartet wird, z.B. an der Verbindungsstelle zweier Netzzweige, wobei der erste Netzzweig überwiegend elektrische Quellen und der zweite Netzzweig überwiegend elektrische Lasten aufweist. Solche Stellen können im Rahmen einer Netzplanung oder -simulation erkannt und als besonders wesentlich eingestuft werden, so dass dort ein entsprechender Sensor zur Erfassung von Strom und/oder Spannung vorgesehen wird.
  • Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird vorgeschlagen, dass die Steuereinrichtung mittels der Zustandsschätzeinrichtung ermittelte Zustandswerte im Betrieb des Teilnetzes mit für ausgewählte Messstellen des Teilnetzes gemessenen elektrischen Parametern vergleicht, und bei einer über einem Toleranzschwellenwert liegenden Abweichung zwischen den Zustandswerten und den elektrischen Parametern ein erneutes Training des künstlichen mathematischen Systems der Zustandsschätzeinrichtung durchgeführt wird.
  • Gemäß dieser Ausführungsform findet somit eine Selbstkontrolle der Zuverlässigkeit der mit dem künstlichen mathematischen System der dezentralen Steuereinrichtung durchgeführten Abschätzung der Zustandswerte statt. Stimmen diese nicht hinreichend genau mit tatsächlichen elektrischen Zuständen des Teilnetzes, die an ausgewählten Messstellen erfasst werden, überein, so wird ein erneutes Training durchgeführt. Damit kann das künstliche mathematische System auch langsamen Änderungen im Verhalten des Teilnetzes, die nicht auf wesentliche Eingriffe und Veränderungen zurückzuführen sind, nachgeführt werden. Als ausgewählte Messstellen können beispielsweise in dem Teilnetz ohnehin vorhandene Messsensoren (z.B. zu lokalen Schutz- oder Steuerzwecken), Steuergeräte an dezentralen Quellen oder sogenannte Smart Meter verwendet werden. Die Selbstkontrolle kann hierbei kontinuierlich oder zeitweise stattfinden.
  • Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform ist vorgesehen, dass das Hinweissignal erzeugt wird, wenn anhand zumindest eines der geschätzten Zustandswerte eine Schwellenwertverletzung erkannt wird.
  • Insbesondere kann hierbei das Hinweissignal dann erzeugt werden, wenn durch einen oder mehrere ermittelte Knotenspannungen eine Verletzung eines vorgegebenen Spannungsbandes und/oder durch einen oder mehrere ermittelten Leitungsströme eine Verletzung einer maximal erlaubten Strombelastung eines Leitungsabschnitts vorliegt.
  • Eine weitere vorteilhafte Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens sieht zudem vor, dass die Eingangssignale dem künstlichen mathematischen System als Eingangsvektor zugeführt werden und die Zustandswerte von dem künstlichen mathematischen System als Ausgangsvektor abgegeben werden, wobei die Sortierung der Zustandswerte in dem Ausgangsvektor unabhängig von der Topologie des Teilnetzes ist.
  • Durch die Darstellung der Eingangssignale und der Zustandswerte in Form von Vektoren lässt sich eine vergleichsweise einfache mathematische Beschreibung der jeweiligen Werte erreichen. Außerdem besteht ein besonderer Vorteil darin, dass die Sortierung der Zustandswerte im Ausgangsvektor nicht der Topologie des Teilnetzes entsprechen muss. Für die Ermittlung eines unzulässigen Betriebszustands in Form einer Spannungsbandverletzung oder eines zu hohen Leitungsstroms ist es nämlich grundsätzlich unerheblich, wo genau die Verletzung stattfindet, solange festgestellt werden kann, dass sie überhaupt eingetreten ist. Wenn feststeht, dass ein solcher unzulässiger Betriebszustand eingetreten ist, können nämlich - unabhängig von seinem genauen Ort - geeignete Gegenmaßnahmen getroffen werden, wie z.B. die Anpassung der Stellung eines Stufenschalters eines Transformators zur Regulierung der Spannung im Teilnetz, die sich auf alle dem Transformator nachgelagerten Netzknoten auswirkt. Beispielsweise ist es zur Behebung einer Spannungsbandverletzung nämlich nicht zwangsläufig notwendig zu wissen, wo diese vorliegt; es reicht vielmehr völlig aus, die Höhe der Verletzung zu kennen und zu wissen, dass sie existiert. Die heute üblichen Verfahren zur Korrektur von Spannungsbandverletzungen, zum Beispiel mit einem regelbaren Ortsnetztransformator, erreichen durch Erhöhung der sekundärseitigen Spannungsstufe eine Erhöhung der Spannung im gesamten darunter liegenden Netzbereich und benötigen daher die Kenntnis des tatsächlichen Ortes der Verletzung nicht. Deshalb kann zum Zweck der Spannungsregelung sowohl ein nach Netztopologie sortierter Ausgangsvektor als auch ein beliebig umsortierter Ausgangsvektor verwendet werden.
  • Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens schließlich ist vorgesehen, dass die zum Training des künstlichen mathematischen Systems verwendeten elektrischen Spannungen und/oder elektrischen Ströme mit im Teilnetz installierten elektrischen Energiezählern (insbesondere sogenannten "Smart Metern") erfasst worden sind.
  • Moderne intelligente Zähler liefern nämlich neben den eigentlichen Energiemesswerten auch Kenngrößen wie Spannungsbeträge, Phasenwinkel zwischen Strom und Spannung (cos Phi) etc. und senden diese in das zentrale Zählerdatenmanagementsystem. Beispielsweise können die intelligenten Zähler die Größen Wirkleistung (jeweils Einspeisung und Bezug), Blindleistung (jeweils Einspeisung und Bezug), Frequenz, Spannung, Strom und Phasenwinkel erfassen. Die letztgenannte Ausführungsform sieht vor, aus diesen Messungen die Trainingsdaten für das künstliche mathematische System zu gewinnen. Dies ist besonders deshalb vorteilhaft, da solche Energiezähler in vielen Niederspannungs-Teilnetzen ohnehin vorhanden sind oder zukünftig dort installiert werden, so dass das Vorsehen separater Messgeräte nicht notwendig ist.
  • Die oben genannte Aufgabe wird auch durch die in Anspruch 15 definierte dezentrale Steuereinrichtung zum Ermitteln von Zustandswerten zur Beschreibung von Betriebszuständen in einem elektrische Lasten und/oder elektrische Quellen aufweisenden Teilnetz eines elektrischen Energieversorgungsnetzes gelöst, wobei die dezentrale Steuereinrichtung dem Teilnetz zugeordnet ist und eine Zustandsschätzeinrichtung umfasst, die dazu eingerichtet ist, Zustandswerte, die elektrische Spannungen an Knoten des Teilnetzes und/oder einen elektrischen Strom auf Leitungsabschnitten des Teilnetzes angeben, unter Verwendung von der Zustandsschätzeinrichtung zugeführten Eingangssignalen zu schätzen, die einen in dem Bereich des Teilnetzes vorliegenden Umgebungszustand angeben, und wobei die Zustandsschätzeinrichtung ein künstliches mathematisches System umfasst, das dazu trainiert ist, unter Verwendung der Eingangssignale die Zustandswerte zu ermitteln.
  • Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass die dezentrale Steuereinrichtung dazu eingerichtet ist, zum Trainieren des künstlichen mathematischen Systems einerseits historische Eingangssignale und andererseits als Zustandswerte unmittelbar solche zeitlich zu den historischen Eingangssignalen gehörende elektrischen Spannungen an Knoten des Teilnetzes und/oder elektrischen Ströme auf Leitungsabschnitten des Teilnetzes zu verwenden, die direkt mit an den jeweiligen Knoten und/oder Leitungsabschnitten installierten Messgeräten erfasst worden sind, wobei die Zustandswerte hierfür aus einem Archivsystem entnommen werden, in dem sie nach ihrer Messung gemeinsam mit einer den Zeitpunkt ihrer Messung angebenden Zeitinformation abgespeichert worden sind.
  • Die erfindungemäße Steuereinrichtung sieht vor, dass die dezentrale Steuereinrichtung eine Auswerteinrichtung umfasst, die dazu eingerichtet ist, die Zustandswerte daraufhin zu überprüfen, ob sie auf einen ungewünschten elektrischen Betriebszustand des Teilnetzes des Energieversorgungsnetzes hinweisen, und die Auswerteinrichtung dazu eingerichtet ist, bei Erkennung eines unzulässigen Betriebszustands regelbare Transformatoren anzusteuern und/oder Kondensatorbatterien zu- oder abzuschalten.
  • Eine vorteilhafte Ausführungsform der erfindungsgemäßen Steuereinreichtung sieht vor, das Hinweissignal zu erzeugen, falls die Zustandswerte auf einen ungewünschten elektrischen Betriebszustand hinweisen.
  • Die dezentrale Steuereinrichtung kann hierbei beispielsweise Bestandteil einer dem Teilnetz zugeordneten Ortsnetzstation sein.
  • Als Ortsnetzstation wird in diesem Zusammenhang jede Verbindungsstelle zwischen zwei Teilnetzen angesehen. Üblicherweise umfasst eine Ortsnetzstation einen oder mehrere Transformatoren sowie Steuerelektronik und ggf. Sensoren und Kommunikationstechnik. Die erfindungsgemäße Steuereinheit lässt sich daher sehr einfach in die ohnehin vorhandenen Komponenten integrieren. Zusätzlich können lokale Sensoren an der Ortsnetzstation vorgesehen sein, mit denen Wetterinformationen im Bereich des Teilnetzes erfasst und als Wettersignal an die Steuereinrichtung weitergegeben werden. Alternativ können solche Informationen auch von externen Dienstanbietern übernommen werden. Eine Uhrzeitinformation und Angabe einer Tagesart kann zudem über einen integrierten oder externen Zeitgeber erfolgen.
  • Die Steuereinrichtung kann hierbei z.B. in Form eines Automatisierungsgerätes, z.B. eines Unterstationsleitgerätes, oder eines Industrie-PCs ausgeführt sein.
  • Hinsichtlich der erfindungsgemäßen Steuereinrichtung gelten alle zu dem erfindungsgemäßen Verfahren voranstehend und nachfolgend gemachten Ausführungen und umgekehrt in entsprechender Weise, insbesondere ist die erfindungsgemäße Steuereinrichtung zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens in jeder beliebigen Ausführungsform oder einer Kombination beliebiger Ausführungsformen eingerichtet. Auch hinsichtlich der Vorteile der erfindungsgemäßen Steuereinrichtung wird auf die zu dem erfindungsgemäßen Verfahren beschriebenen Vorteile verwiesen.
  • Die oben genannte Aufgabe wird schließlich auch durch das in Anspruch 18 definierte System zum Ermitteln von Zustandswerten zur Beschreibung von Betriebszuständen in einem elektrische Lasten und/oder elektrische Quellen aufweisenden Teilnetz eines elektrischen Energieversorgungsnetzes gelöst, mit einer dem Teilnetz zugeordneten dezentralen Steuereinrichtung, die eine Zustandsschätzeinrichtung umfasst, die dazu eingerichtet ist, Zustandswerte, die elektrische Spannungen an Knoten des Teilnetzes und/oder einen elektrischen Strom auf Leitungsabschnitten des Teilnetzes angeben, unter Verwendung von der Zustandsschätzeinrichtung zugeführten Eingangssignalen zu schätzen, die einen in dem Bereich des Teilnetzes vorliegenden Umgebungszustand angeben, wobei die Zustandsschätzeinrichtung ein künstliches mathematisches System umfasst, das dazu trainiert ist, unter Verwendung der Eingangssignale die Zustandswerte zu ermitteln.
  • Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass das System eine zentrale Datenverarbeitungseinrichtung aufweist, die dazu eingerichtet ist, zum Trainieren des künstlichen mathematischen Systems der Zustandsschätzeinrichtung der dezentralen Steuereinrichtung ein zweites künstliches mathematisches System, dessen Struktur mit derjenigen des künstlichen mathematischen Systems der Zustandsschätzeinrichtung übereinstimmt, unter Verwendung von einerseits historischen Eingangssignalen und andererseits als Zustandswerten unmittelbar solchen zeitlich zu den historischen Eingangssignalen gehörenden elektrischen Spannungen an Knoten des Teilnetzes und/oder elektrischen Ströme auf Leitungsabschnitten des Teilnetzes unter Bildung von Trainingsparametern, die das Verhalten des zweiten künstlichen mathematischen Systems bestimmen, anzulernen, wobei die zu den historischen Eingangssignalen gehörenden elektrischen Spannungen und/oder elektrischen Ströme direkt mit an den jeweiligen Knoten und/oder Leitungsabschnitten installierten Messgeräten erfasst worden sind, wobei die Zustandswerte hierfür aus einem Archivsystem entnommen werden, in dem sie nach ihrer Messung gemeinsam mit einer den Zeitpunkt ihrer Messung angebenden Zeitinformation abgespeichert worden sind, und wobei die dezentrale Steuereinrichtung eine Auswerteinrichtung umfasst, die dazu eingerichtet ist, die Zustandswerte daraufhin zu überprüfen, ob sie auf einen ungewünschten elektrischen Betriebszustand des Teilnetzes des Energieversorgungsnetzes hinweisen, und die Auswerteinrichtung dazu eingerichtet ist, das Hinweissignal zu erzeugen, falls die Zustandswerte auf einen ungewünschten elektrischen Betriebszustand hinweisen. Hinsichtlich des erfindungsgemäßen Systems gelten alle zu dem erfindungsgemäßen Verfahren und der erfindungsgemäßen Steuereinrichtung voranstehend und nachfolgend gemachten Ausführungen und umgekehrt in entsprechender Weise.
  • Auch hinsichtlich der Vorteile des erfindungsgemäßen Systems wird auf die zu dem erfindungsgemäßen Verfahren und der erfindungsgemäßen Steuereinrichtung beschriebenen Vorteile verwiesen.
  • Mit dem vorgeschlagenen Verfahren, der vorgeschlagenen Steuereinrichtung sowie dem vorgeschlagenen System ergeben sich unter anderem die folgenden Vorteile:
    • Die genaue Datenhaltung der Netzbetriebsmittel und Modellierung des Netzes ist für die Netzbetreiber in der Niederspannungsebene oft sehr aufwendig. Erfindungsgemäß wird eine solche Modellierung des Niederspannungsnetzes nicht mehr benötigt.
    • Im laufenden Betrieb wird keine Kommunikation mit den Messgeräten im Teilnetz benötigt. Damit kann die Zustandsschätzung auch in Energieversorgungsnetzen eingesetzt werden, bei denen die Kommunikation der Messgeräte aus dem Teilnetz mit einem übergeordneten Managementsystem nicht über die dezentrale Steuereinrichtung (z.B. in einer Ortsnetzstation / einem Kabelverteilerschrank) erfolgt (stattdessen z.B. über Mobilfunkverbindungen wie GPRS, Narrowband-Internet of Things) oder bei denen die Kommunikationsintervalle der Messgeräte zu groß sind, um sie für regelungstechnische Zwecke zu nutzen.
    • In der Variante 1 des Trainings ist nur eine normierte Schnittstelle notwendig, über die die Gewichtungsmatrizen zwischen der zentralen Datenverarbeitungseinrichtung und der dezentralen Steuereinrichtung ausgetauscht wird. Diese ist unabhängig von den IT-Systemen der Netzbetreiber. Im Fall der Variante 2 des Trainings ist eine solche Schnittstelle nicht erforderlich.
    • Im Betrieb bedarf die Zustandsschätzung keiner zusätzlichen elektrischen Messinformationen. Hier werden die Zusammenhänge zwischen den Lasten/Erzeugungen und den exogenen Eingangssignalen (z.B. Temperatur) genutzt.
    • Im Vergleich zu einer zentralen Lösung ist die vorgeschlagene Lösung nicht anfällig für Störungen der Kommunikation zwischen der dezentralen Steuereinrichtung (z.B. Ortsnetzstation) und einem übergeordneten Leitsystem. Nach dem Training kann die dezentrale Steuereinrichtung autark arbeiten, wenn die exogenen Eingangssignale lokal ermittelt werden.
    • Da die Vorwärtsberechnung (Berechnung von Zustandswerten aus Eingangssignalen) eines trainierten künstlichen mathematischen Systems einen sehr geringen Rechenaufwand benötigt, eignet sich das Verfahren auch zur Implementierung auf kleinen, kostengünstigen Automatisierungsgeräten mit geringen Rechenkapazitäten.
    • Optional findet eine Selbstüberwachung statt und es wird regelmäßig die Ergebnisgüte durch einen Vergleich von aktuell vorliegenden Messinformationen und den berechneten Werten ermittelt.
    • Geringer Konfigurationsaufwand bei der Inbetriebsetzung, weil keine Netzmodelldaten benötigt werden und darüber hinaus keine zusätzliche Messsensorik im Teilnetz installiert werden muss.
    • Im Falle einer zentralen Datenverarbeitungseinrichtung kann diese sowohl als eigenständiger Cloud-Service als auch als Erweiterung eines Datenmanagementsystems ausgeführt werden. Im Falle einer zentralen Datenverarbeitungseinrichtung in Form eines Cloud-Services kann der Netzbetreiber bei Bedarf auf ein bereitgestelltes System eines Drittanbieters zurückgreifen und vermeidet damit Pflege- und Anschaffungsaufwand für die zentrale Datenverarbeitungseinrichtung.
  • Die Erfindung wird nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels näher erläutert. Die spezifische Ausgestaltung des Ausführungsbeispiels ist für die allgemeine Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens und der erfindungsgemäßen Einrichtung bzw. des erfindungsgemäßen Systems in keiner Weise einschränkend zu verstehen. Der Schutzumfang wird durch die Ansprüche festgelegt.
  • Hierzu zeigen
    • Figur 1
    eine schematische Darstellung eines elektrischen Energieversorgungsnetzes mit zwei Teilnetzen mit Quellen und/oder Lasten;
    Figur 2
    eine schematische Darstellung eines Teilnetzes mit einer dezentralen Steuereinrichtung;
    Figur 3
    eine detailliertere Darstellung der dezentralen Steuereinrichtung;
    Figur 4
    einen Abschnitt eines Teilnetzes mit für mehrere Netzknoten schematisch dargestellten Spannungen;
    Figur 5
    einen Abschnitt eines Teilnetzes mit ausschließlicher Stromentnahme an den Netzknoten mit für mehrere Leitungsabschnitte dargestellten Strömen;
    Figur 6
    einen Abschnitt eines Teilnetzes mit ausschließlicher Stromeinspeisung an den Netzknoten mit für mehrere Leitungsabschnitte dargestellten Strömen;
    Figur 7
    einen Abschnitt eines Teilnetzes mit gemischter Stromentnahme und Stromeinspeisung an den Netzknoten;
    Figur 8
    ein System mit einer dezentralen Steuereinrichtung und einer zentralen Datenverarbeitungseinrichtung; und
    Figur 9
    ein Ablaufschema zur Erläuterung der Vorgehensweise beim Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes mittels eines zweiten neuronalen Netzes auf einer zentralen Datenverarbeitungseinrichtung.
  • In den Figuren verwendete identische Bezugszeichen bezeichnen dabei übereinstimmende oder vergleichbare Merkmale.
  • Figur 1 zeigt in schematischer Darstellung ein elektrisches Energieversorgungsnetz 10. Mit einem in Figur 1 nur angedeuteten Mittelspannungsnetz 11 sind über Transformatoren 12a, 12b, die lediglich beispielhaft als regelbare Transformatoren ausgeführt sind, zwei Teilnetze 13a, 13b verbunden, in denen sich jeweils elektrische Lasten L, elektrische Quellen S sowie kombinierte elektrische Lasten und Quellen P (auch als "Prosumer" bezeichnet) befinden. Elektrische Quellen können beispielsweise dezentrale Energieerzeuger in Form von Windkraftanlagen, Photovoltaikanlagen (PV), Biomassekraftwerken, Blockheizkraftwerken etc. sein. Unter Prosumern sollen kombinierte Lasten und Quellen verstanden werden, also beispielsweise Haushalte mit PV-Modulen zur Stromerzeugung. Prosumer werden nachfolgend sowohl als Lasten als auch als Quellen behandelt. Die Teilnetze 13a, 13b können beispielsweise auf der Niederspannungsebene des Energieversorgungsnetzes 10 liegen. Selbstverständlich sind auch andere Netztopologien als die in Figur 1 dargestellte möglich, insbesondere kann die Anzahl von Teilnetzen beliebig sein und von den in Figur 1 dargestellten zwei Teilnetzen abweichen.
  • Die Verbindungsstellen 14a, 14b bzw. Übergabepunkte zwischen dem Mittelspannungsnetz 11 und den Teilnetzen 13a, 13b stellen Unterstationen dar und werden häufig auch als Ortsnetzstationen bezeichnet. Sie umfassen die regelbaren Transformatoren 12a, 12b.
  • Um den Betrieb der Teilnetze 13a, 13b regeln zu können und insbesondere ungewünschten Betriebszuständen, wie z.B. Spannungsschwankungen oder Stromüberlasten, entgegenwirken zu können, sind an den Verbindungsstellen 14a, 14b dezentrale Steuereinrichtungen vorgesehen. Mit diesen können in Abhängigkeit von dem aktuellen Betriebszustand des jeweiligen Teilnetzes 13a, 13b Steuersignale erzeugt werden, die beispielsweise zur Ansteuerung der regelbaren Transformatoren (z.B. zur Optimierung der Stellung eines Stufenschalters) oder zum Zu- oder Abschalten von (in Figur 1 nicht dargestellten) Kondensatorbatterien verwendet werden können. Diese Maßnahmen werden unter anderem zur Spannungsblindleistungskompensation in den Teilnetzen 13a, 13b eingesetzt.
  • Figur 2 zeigt beispielhaft die Verbindungsstelle 14a zwischen dem Teilnetz 13a und dem Mittelspanungsnetz 11 in genauerer Darstellung. Der Aufbau der Verbindungsstelle 14b kann vergleichbar sein. An der Verbindungsstelle 14a kann beispielsweise eine in Figur 2 durch eine gestrichelte Linie angedeutete Ortsnetzstation 20 vorgesehen sein, die den Transformator 12a und eine dezentrale Steuereinrichtung 21 aufweist.
  • Die dezentrale Steuereinrichtung 21 ist dazu eingerichtet, unter Verwendung von Eingangssignalen Sin Steuersignale Sout zu bilden, die zur Steuerung von Komponenten des Teilnetzes verwendet werden können. Die Steuersignale Sout können hierzu beispielsweise dem regelbaren Transformator 12a zugeführt werden, um eine Stellung seines Stufenschalters zu verändern und so die Spannung in dem Teilnetz 13a zu beeinflussen.
  • In Figur 2 sind außerdem Schalteinrichtungen 22 angedeutet, die sich in dem Teilnetz 13a befinden. Bei den Schalteinrichtungen 22 kann es sich um manuell oder automatisch schaltbare Schalter oder um Sicherungen handeln. Der Schaltzustand der Schalteinrichtungen 22 beeinflusst die Topologie des Teilnetzes 13a und die Stromflüsse in dem Teilnetz 13a, z.B. indem Abschnitte des Teilnetzes vom übrigen Teilnetz 13a getrennt oder mit diesem verbunden werden.
  • Figur 3 zeigt die Steuereinrichtung 21 in detaillierterer Darstellung. Die Steuereinrichtung 21 umfasst eine Zustandsschätzeinrichtung 30 und eine Auswerteinrichtung 31. In der Zustandsschätzeinrichtung 31 ist ein in Figur 3 höchstschematisch und lediglich beispielhaft angedeutetes künstliches mathematisches System 32 in Form eines neuronalen Netzes implementiert. Das neuronale Netz 32 ist dazu trainiert, unter Verwendung der Eingangssignale Sin Zustandswerte ZI und ZV zu schätzen, die einen elektrischen Betriebszustand des Teilnetzes 13a angeben. Bei den Zustandswerten handelt es sich um Knotenspannungen ZV an den Knoten des Teilnetzes 13a und/oder auf den Leitungen des Teilnetzes 13a fließende Leitungsströme ZI. Die Zustandswerte ZI, ZV werden der Auswerteinrichtung 32 zugeführt, die eine Überprüfung durchführt, ob die Zustandswerte ZI, ZV auf einen ungewünschten Betriebszustand des Teilnetzes 13a hindeuten. Ein solcher ungewünschter Zustand kann beispielsweise anhand von Spannungsschwankungen erkannt werden, bei denen ein oder mehrere Knotenspannungen außerhalb des erlaubten Spannungsbandes liegen. Sofern ein ungewünschter Betriebszustand vorliegt, erzeugt die Auswerteinrichtung 31 ein Hinweissignal, aus dem z.B. die Steuersignale Sout zur Ansteuerung von Komponenten des Teilnetzes 13a, wie beispielsweise dem regelbaren Transformator 12a, abgeleitet werden können.
  • Bei den Eingangssignalen Sin kann es sich um eines oder mehrere der folgenden Signale handeln:
    • ein das aktuelle Wetter im Bereich des Teilnetzes 13a angebendes Wettersignal SW; ein solches Wettersignal kann beispielsweise Informationen über Sonneneinstrahlung (Helligkeit und Einstrahlungswinkel), Windrichtung, Windgeschwindigkeit, Umgebungstemperatur etc. umfassen;
    • ein die aktuelle Uhrzeit angebendes Zeitsignal SZ;
    • ein die Art des aktuellen Tages angebendes Tagesartsignal ST; ein solches Tagesartsignal kann beispielsweise angeben, ob es sich um einen Wochentag, einen Samstag, einen Sonntag, einen Feiertag, einen Arbeitstag etc. handelt;
    • ein eine Erzeugungs- und/oder Verbrauchscharakteristik zumindest einer typischen Quelle und/oder Last in dem Teilnetz (13a) angebendes Referenzsignal SR;
    • ein einen Schaltzustand der Schalteinrichtungen 22 im Teilnetz 13a angebendes Schaltzustandssignal SS; ein solches Schaltzustandssignal kann beispielsweise angeben, ob ein manuell oder automatisch bedienbarer Schalter oder eine Sicherung aktuell den Strom leitet oder unterbricht;
    • optional ein eine Betriebsart des künstlichen neuronalen Netzes vorgebendes Modussignal SM.
  • Zur Erfassung der Eingangssignale kann die Steuereinrichtung 21 beispielsweise mit lokalen Sensoren (z.B. Sensoren zum Bestimmen von Wetterinformationen im Bereich des Teilnetzes) verbunden sein. Alternativ können alle oder einige Eingangssignale auch von externen Serviceanbietern (z.B. Wetterdiensten) übernommen werden. Dazu kann die Steuereinrichtung 21 mit einer geeigneten Kommunikationseinrichtung ausgestattet sein, um z.B. über ein TCP/IP-Netzwerk eine Internetverbindung herzustellen oder über ein Modem eine Telefonverbindung aufzubauen.
  • Neben den exogenen Eingangssignalen kann auch vorgesehen sein, dem künstlichen neuronalen Netz 32 Messwerte SEL elektrischer Größen zuzuführen, die an einem Übergabepunkt (z.B. der Ortsnetzstation), an einem oder mehreren Verteilpunkten und/oder an im Rahmen einer Netzplanung als besonders wesentlich angesehenen Stellen im Teilnetz 13a erfasst worden sind.
  • Das optionale Modussignal SM gibt bei einem entsprechend eingerichteten neuronalen Netz an, in welcher Betriebsart das neuronale Netz betrieben werden soll.
  • In einer ersten Betriebsart erzeugt das künstliche neuronale Netz aus den exogenen Eingangssignalen als Zustandswerte Knotenspannungen und Leitungsströme, ohne dabei auf elektrische Messwerte zurückzugreifen. Diese Betriebsart bietet sich insbesondere dann an, wenn keine Strom- bzw. Spannungsmessung in einem Übergabepunkt (z.B. der Ortsnetzstation) zur Verfügung steht. Diese erste Betriebsart kann daher z.B. genutzt werden, wenn entweder zum Zeitpunkt der Zustandsschätzung die Übertragung von Messwerten von einem eine Strom- bzw. Spannungsmessung durchführenden Messgerät gestört ist oder wenn die Zustandsschätzung als Prognose einen Status des Teilnetzes für einen in der Zukunft liegenden Zeitpunkt berechnen soll.
  • In einer zweiten Betriebsart stehen dem künstlichen neuronalen Netz zusätzlich zu den exogenen Eingangssignalen auch elektrische Messwerte vom Übergabepunkt des Teilnetzes zur Verfügung. In dieser Betriebsart ermittelt das neuronale Netz aus den Eingangssignalen und den elektrischen Messwerten lediglich die Knotenspannungen für das Teilnetz 13a.
  • Das künstliche neuronale Netz kann hierbei so eingerichtet sein, dass es beide Betriebsarten umschaltbar bereitstellen kann. Die Betriebsarten können dabei durch dieselbe Netzstruktur bereitgestellt werden, die lediglich unterschiedlich konfiguriert ist. Alternativ kann das neuronale Netz auch zwei Sub-Netze aufweisen, die jeweils für eine Betriebsart eingerichtet sind. In diesem Fall aktiviert das neuronale Netz entsprechend der Vorgabe durch das Betriebsartsignal SM das jeweils entsprechende Sub-Netz.
  • Alternativ kann das neuronale Netz als zwei voneinander unabhängige neuronale Netze ausgeführt werden und die jeweils einen der beiden Modi bedienen.
  • Die dezentrale Steuereinrichtung 21 ist auf diese Weise dazu eingerichtet, eine dezentrale Erkennung von unzulässigen Betriebszuständen des Teilnetzes 13a des Energieversorgungsnetzes, insbesondere von Spannungsbandverletzungen und Stromüberlastungen in Segmenten des Teilnetzes 13a, durchzuführen. Dazu wird das künstliche neuronale Netz 32 eingesetzt. Dieses ist unmittelbar mit Hilfe von Daten trainiert worden, die mittels Messgeräten, z.B. intelligenten Zählern, im Energieversorgungsnetz erfasst worden sind. Auf die Beschreibung des Teilnetzes 13a mit Hilfe von analytischen Datenmodellen kann dabei verzichtet werden. Moderne intelligente Zähler liefern neben den eigentlichen Energiemesswerten auch Kenngrößen wie Spannungsbeträge, Wirkleistung (jeweils Einspeisung und Bezug), Blindleistung (jeweils Einspeisung und Bezug), Frequenz, Spannung, Strom und Phasenwinkel etc., und senden diese an ein zentrales Zählerdatenmanagementsystem. Vorliegend werden solche elektrischen Messwerte aus dem Teilnetz 13a als Trainingsdaten zum Anlernen des neuronalen Netzes verwendet. Dabei ist es möglich, die künstlichen neuronalen Netze zur Erkennung eines Spannungsprofils ohne Kenntnis der Topologie des Teilnetzes 13a zu nutzen.
  • Das in Figur 4 dargestellte Beispiel eines einfachen Radialnetzes 40 mit vier Netzknoten N1,... N4 soll die zugehörigen Grundüberlegungen verdeutlichen. Im vorliegenden Beispiel findet an den Netzknoten N1-N3 eine Entnahme elektrischer Energie statt, während am Netzknoten N4 elektrische Energie eingespeist wird. Dies ist durch Pfeile 41a-d angedeutet. Das Radialnetz 40 wird über einen Transformator 42 einer Ortsnetzstation gespeist. Zur Darstellung eines Spannungsprofils entlang der Netzknoten N1-N4 werden üblicherweise die Spannungsbeträge auf der y-Achse gegen die Knoten-Nummern auf der x-Achse aufgetragen. Im Allgemeinen werden die Spannungsprofile dabei so dargestellt, dass der Verlauf des Spannungsprofils mit dem topologischen Verlauf der Leitung übereinstimmt. Dies ist in Figur 4 für das beispielhaft dargestellte Radialnetz 40 schematisch im Diagramm 43 angedeutet. Zur Erkennung und Behebung einer Spannungsbandverletzung ist es jedoch nicht unbedingt notwendig zu wissen, an welchem Netzknoten N1-N4 die Spannungsbandverletzung vorliegt; es reicht hingegen völlig aus, die Höhe der Verletzung zu kennen und zu wissen, dass sie überhaupt existiert. Die heute üblichen Verfahren zur Korrektur von Spannungsbandverletzungen, zum Beispiel durch Verstellung eines Stufenschalters eines regelbaren Ortsnetztransformators, erreichen durch Erhöhung der sekundärseitigen Spannungsstufe eine Erhöhung der Spannung im gesamten darunter liegenden Netzbereich und benötigen daher die Kenntnis des topologischen Ortes nicht. Deshalb kann zum Zweck der Spannungsregelung sowohl das nach Netztopologie sortierte Spannungsprofil (siehe Diagramm 43) als auch ein beliebig umsortiertes Spannungsprofil, beispielsweise entsprechend des Diagramms 44, verwendet werden. In beiden Fällen erkennt man eine Verletzung des durch den gestrichelten Bereich angedeuteten Spannungsbandes durch die Knotenspannungen 45 bzw. 46. Die Kenntnis, wo genau der von der Verletzung betroffene Netzknoten liegt, ist für die Durchführung einer Regelung zur Behebung der Spannungsbandverletzung nicht notwendig. Daher kann anhand der von dem künstlichen neuronalen Netz anhand der Eingangssignale ausgegebenen Knotenspannungen auf eine Spannungsbandverletzung geschlossen werden und es können entsprechende Gegenmaßnahmen eingeleitet werden.
  • Selbst für die Erkennung von Stromüberlasten kann auf die Kenntnis der genauen Topologie des Teilnetzes 13a verzichtet werden, wie die folgenden Überlegungen zeigen: Zunächst sei gemäß Figur 5 das beispielhafte Radialnetz 40 betrachtet, an dessen Netzknoten N1,... N4 in einem ersten Fall nur Lasten angeschlossen sind. Die sich ergebende Strombelastung einer solchen Leitung entspricht schematisch der in Figur 5 im Diagramm 50 gezeigten Darstellung. Eine vergleichbare Strombelastung stellt sich ein, wenn gemäß einem in Figur 6 dargestellten zweiten Fall nur Einspeisungen an dem Radialnetz 40 angeschlossen sind, wie es in Diagramm 60 schematisch angedeutet ist. In beiden Fällen, sowohl Fall 1 gemäß Figur 5 als auch Fall 2 gemäß Figur 6, wird das Maximum des Stromes am Übergabepunkt des Teilnetzes, z.B. an der Ortsnetzstation, erreicht. Daher ist es bei solchen einfachen Netzen mit einer ausschließlichen Einspeisung bzw. Entnahme elektrischer Energie anhand der maximalen Leitungsströme erkennbar, ob eine Überlastsituation vorliegt oder nicht. Durch das entsprechend trainierte künstliche neuronale Netz 32 werden die Leitungsströme entsprechend den Eingangssignalen ausgegeben, so dass - unabhängig von einer Kenntnis über die Topologie des Teilnetzes 13a - anhand des maximalen Leitungsstroms eine etwaige Überlastsituation erkannt und entsprechende Gegenmaßnahmen eingeleitet werden können.
  • Einen komplizierteren Fall bilden Teilnetze, in denen sowohl Einspeisungen als auch Entnahmen elektrischer Energie stattfinden. Aufgrund der verbreiteten Installation von regenerativen Energieerzeugungsanlagen und entsprechender dezentraler Einspeisung elektrischer Energie auch auf unteren Spannungsebenen stellt diese Form eines Teilnetzes mittlerweile den üblichen Fall dar. In Figur 7 ist hierzu ein weiteres Beispiel eines Radialnetzes 70 mit acht Netzknoten N1,... N8 gezeigt. Das beispielhaft dargestellte Radialnetz 70 weist sowohl Einspeisungen 71a-d als auch Entnahmen 72a-d elektrischer Leistung auf. Daher ist es denkbar, dass es entlang des Leitungszuges zu einer Stromüberlast kommt. Der Einfachheit halber sei angenommen, dass die Lasten in den Knoten N5-N8 eine Überlast des Zweiges 73 verursachen, die von den Einspeisungen in den Knoten N1-N4 bzw. der Ortsnetzstation 74 versorgt wird. Ohne Kenntnisse der Topologie ist es zunächst nicht ohne Weiteres möglich, auf die Überlast des konkreten Zweiges 74 zu schließen, weil die Bilanzen der Ströme in den Knoten N4 und N5 nicht gebildet werden können. Allerdings dürfte es den üblichen Fall darstellen, dass genau dieser Zweig 74 mit einer Sicherung hinter dem Knoten N4 bzw. vor dem Knoten N5 geschützt wird. Im Zuge der Netzplanung wird der Netzbetreiber den Zweig 74 nämlich als eine wesentliche Stelle für die Sicherheit des Teilnetzes 13a einstufen, da er die hier potentiell auftretende Überlastsituation erkennt. Entsprechend wird er dort eine Sicherung bzw. einen Leistungsschalter vorsehen. Damit können für solche Netzsituationen an dieser Stelle zusätzliche Messungen vorgenommen werden, die analog zur Messung der Ströme an dem Übergabepunkt (Ortsnetzstation) bzw. einem Verteilpunkt (z.B. Kabelverteilerschrank) zu sehen sind. Die oben angestellten Überlegungen lassen sich verallgemeinern für beliebig ausgestaltete Teilnetze mit sowohl Entnahmen als auch Einspeisungen elektrischer Energie: überall dort, wo potentielle Stromüberlasten entstehen können, werden prinzipiell Einbauorte für die Installation von Messgeräten vorhanden sein.
  • Um Knotenspannungen und/oder Leitungsströme im Teilnetz 13a anhand der exogenen Eingangssignale schätzen zu können, muss das neuronale Netz 32 entsprechend trainiert werden. Für den Trainingsvorgang werden dem neuronalen Netz Paare von Eingangs- und Ausgangsvektoren bereitgestellt, die an einander entsprechenden Zeitpunkten aufgenommen worden sind. Die Ausgangsvektoren werden hierbei unmittelbar durch Knotenspannungen und/oder Leitungsströme gebildet, die mit elektrischen Messgeräten, z.B. Energiezählern oder Smart Metern, im Teilnetz erfasst worden sind. Nachdem das Training des neuronalen Netzes 32 abgeschlossen ist, liegt die Matrix der Gewichtungsfaktoren des künstlichen neuronalen Netzes 32 fest. Diese Matrix wird von dem neuronalen Netz übernommen und für die folgenden Abschätzungen der Zustandswerte verwendet. Somit liegt ein trainiertes künstliches neuronales Netz vor, welches für die Zustandsschätzung des Teilnetzes 13a vorbereitet ist. Die dezentrale Steuereinrichtung kann z.B. aus einem kleinen Automatisierungsgerät bestehen, das z.B. auf der Basis eines industriellen PCs ausgebildet ist.
  • Das Training des neuronalen Netzes 32 kann beispielsweise direkt in der dezentralen Steuereinrichtung vorgenommen werden. Alternativ kann das Training nicht in der dezentralen Steuereinrichtung 21 selbst durchgeführt werden, sondern in einer mit der Steuereinrichtung verbundenen zentralen Datenverarbeitungseinrichtung 80 stattfinden (vgl. Figur 8). Hierzu weist die zentrale Datenverarbeitungseinrichtung 80 ebenfalls ein neuronales Netz 81 auf ("zweites neuronales Netz"), dessen Struktur mit der des neuronalen Netzes 32 der dezentralen Steuereinrichtung 21 übereinstimmt. Außerdem umfasst die zentrale Datenverarbeitungseinrichtung 80 ein Archivsystem 82, in dem historische Eingangssignale gespeichert sind, und eine Recheneinrichtung 83, die eine Datenaufbereitung durchführt, bei der die Eingangs- und Ausgangsvektoren zusammenführt und daraus die Trainingsdaten generiert werden.
  • Mit der zentralen Datenverarbeitungseinrichtung 80 wird das zweite neuronale Netz 81 derart trainiert, dass es mit zu dem fraglichen Teilnetz 13a passenden Eingangssignalen den jeweils resultierenden Netzzustand beschreibende Zustandswerte in Form von Knotenspannungen und/oder Leitungsströmen bildet. Die während dieser Trainingsphase ermittelten Trainingsparameter werden daraufhin an die dezentrale Steuereinrichtung 21 übertragen und dort von der Zustandsschätzeinrichtung 30 für das neuronale Netz 32 als Trainingsparameter übernommen. Somit wird dem neuronalen Netz 32 dasselbe Verhalten eingeprägt, das dem zweiten neuronalen Netz antrainiert worden ist.
  • Figur 9 zeigt hierzu ein Ablaufschema, mit dem die Vorgehensweise beim Training des zweiten neuronalen Netzes 81 und der Übernahme der Trainingsparameter durch das neuronale Netz 32 der dezentralen Steuereinrichtung 21 erläutert wird. Dabei werden auf der Basis der von dem Archivsystem 82 bereitgestellten Eingangssignale (z.B. archivierten Wetterinformationen und Messwerten elektrischer Parameter) und der zugehörigen, mit den Messgeräten im Teilnetz erfassten Zustandswerte die Trainingsparameter für das zweite neuronale Netz 81 berechnet. Dazu werden für das Teilnetz 13a die folgenden Schritte durchlaufen:
    In einem ersten Schritt 90 wird ein Betrachtungszeitraum (z.B. ein bestimmter Tag oder eine bestimmte Zeitspanne innerhalb eines Tages) aus dem Archivsystem 82 ausgewählt. Anhand der für den ausgewählten Betrachtungszeitraum und das fragliche Teilnetz 13a archivierten Eingangssignale werden in Schritt 91 unter Hinzunahme der durch Messung ermittelten elektrischen Zustände (Leitungsströme, Knotenspannungen) der elektrischen Lasten in dem Teilnetz 13a Paare von zeitlich zueinander gehörenden Eingangs- und Ausgangsvektoren gebildet.
  • In Schritt 92 wird daraufhin geprüft, ob bereits alle für das Teilnetz 13a in dem Archivsystem gespeicherten Betrachtungszeiträume verwendet worden sind. Falls dies noch nicht der Fall ist, wird in Schritt 90 einer der noch nicht verwendeten Betrachtungszeiträume ausgewählt und es werden in Schritt 91 für diesen Betrachtungszeitraum entsprechende weitere Paare von Eingangs- und Ausgangsvektoren gebildet. Falls in Schritt 92 festgestellt wird, dass bereits alle gespeicherten Betrachtungszeiträume verwendet worden sind, wird das Verfahren bei Schritt 93 fortgesetzt.
  • Als Ergebnis der vorigen Durchläufe liegt in Schritt 93 eine Sammlung von Daten vor, die aus Eingangsvektoren mit Eingangssignalen und dazu passenden Ausgangsvektoren mit Zustandswerten bestehen. Diese Eingangssignale und dazu passenden Zustandswerte werden in einem folgenden Schritt 94 zum Training des zweiten neuronalen Netzes 81 verwendet. In Schritt 95 wird daraufhin geprüft, ob das Training des zweiten neuronalen Netzes bereits derart fortgeschritten ist, dass es zu den Eingangssignalen hinreichend genau passende Zustandswerte ermittelt. Ist dies nicht der Fall, werden die festgestellten Abweichungen zwischen den berechneten Zustandswerten und den gewünschten Zustandswerten erneut in Schritt 94 zum Training des zweiten neuronalen Netzes 81 eingespielt ("Backpropagation"). Während des Trainings werden Trainingsparameter des zweiten neuronalen Netzes 81 angepasst.
  • Wird in Schritt 95 hingegen eine zufriedenstellende Übereinstimmung der mit dem trainierten zweiten neuronalen Netz 81 ermittelten Zustandswerte mit den gewünschten Zustandswerten festgestellt, so ist das Training des zweiten neuronalen Netzes 81 abgeschlossen. In Schritt 96 werden daraufhin die in der Trainingsphase (Schritte 94 und 95) ermittelten Trainingsparameter an das neuronale Netz 32 der dezentralen Steuereinrichtung 21 übermittelt und dort importiert. Damit wird dem neuronalen Netz 32 dasjenige Verhalten aufgeprägt, das das zweite neuronale Netz 81 in der Trainingsphase erlernt hat.
  • Das beschriebene Training kann von der zentralen Datenverarbeitungseinrichtung 80 in entsprechender Weise auch für andere dezentrale Steuereinrichtungen 21 durchgeführt werden. Dabei ist darauf zu achten, dass beim Training des zweiten neuronalen Netzes immer die zu dem fraglichen Teilnetz passenden Eingangssignale und Zustandswerte verwendet werden.
  • Die zentrale Datenverarbeitungseinrichtung 80 kann hierzu beispielsweise auch von einem Serviceanbieter z.B. als Cloud-Service betrieben werden.
  • Mit den entweder direkt in der dezentralen Steuereinrichtung ermittelten oder von der zentralen Datenverarbeitungseinrichtung 80 erhaltenen Trainingsparametern kann daraufhin das neuronale Netz 32 betrieben werden. Auf diese Weise kann die dezentrale Steuereinrichtung 21 mittels der Zustandsschätzeinrichtung 30 anhand von aktuellen Eingangssignalen einen aktuellen Betriebszustand des Teilnetzes beschreibende Zustandswerte ermitteln. Diese bilden daraufhin die Basis für eine in der Auswerteinrichtung 31 durchgeführte Überprüfung, ob ein ungewünschter Betriebszustand vorhanden oder in Sicht ist. Ist dies der Fall, erzeugt die Auswerteinrichtung 31 ein Hinweissignal, das dem Betreiber des Teilnetzes 13a den ungewünschten Betriebszustand anzeigt. Außerdem können bei Vorliegen des Hinweissignals geeignete Steuersignale erzeugt werden, um dem ungewünschten Betriebszustand entgegenzuwirken.
  • Im Betrieb kann die dezentrale Steuereinrichtung, sofern in dem Teilnetz 13a Sensoren zur Erfassung von elektrischen Parametern vorhanden sind, eine Prüfung durchführen, ob die mittels des neuronalen Netzes geschätzten Zustandswerte hinreichend genau mit den durch Messung ermittelten Zustandswerten übereinstimmen. Ist dies nicht der Fall, kann eine erneute Trainingsphase angestoßen werden, um das neuronale Netz 32 der dezentralen Steuereinrichtung 21 durch Erzeugung und Übernahme neuer Trainingsparameter an etwaige Veränderungen im Verhalten des Teilnetzes 13a anzupassen.
  • In einem realen Teilnetz werden die Messgeräte, z.B. die intelligenten Zähler, regelmäßig ausgetauscht. Dabei muss darauf geachtet werden, dass die Knotenspannungsinformationen der neuen Zähler an die richtige Position der zum Training des neuronalen Netzes verwendeten Ausgangsmatrix geschrieben werden. Um den konstanten Aufbau der Matrix zu gewährleisten, können zwei Verfahren eingesetzt werden: Zur Verwaltung der Messgerätedaten wird nicht die Messgerätenummer, z.B. eine Zählernummer, als Primärschlüssel, sondern ein eigener eindeutiger Schlüssel verwendet, auf den die Messgerätenummer verweist. Beim Austausch eines Messgerätes verweisen so die Messgerätenummer des alten als auch des neuen Messgerätes auf diesen Primärschlüssel. Im Allgemeinen halten die Managementsysteme auch die Daten zum geographischen Einbauort des Messgerätes vor. Der Abstand des Einbauortes zur Ortnetzstation oder zum Kabelverteiler wird als Sortierkriterium für die Anordnung der Knoten in der Matrix genutzt.
  • Die oben beschriebene Vorgehensweise kann in entsprechender Weise auch auf künstliche mathematische Systeme in Form von Supportvektormaschinen oder ARX-Modellen übertragen werden.
  • Die Komponenten der dezentralen Steuereinrichtung 21 und der zentralen Datenverarbeitungseinrichtung 40 können als Hardware oder Software oder eine Kombination aus beidem ausgebildet sein.
  • Obwohl die Erfindung vorstehend im Detail durch bevorzugte Ausführungsbeispiele näher illustriert und beschrieben worden ist, ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der nachfolgenden Patentansprüche zu verlassen.

Claims (18)

  1. Verfahren zum Ermitteln von Zustandswerten zur Beschreibung von Betriebszuständen in einem Energieversorgungsnetz (10), das ein elektrische Lasten (L) und/oder elektrische Quellen (S) aufweisendes Teilnetz (13a) umfasst, wobei
    - dem Teilnetz (13a) eine dezentrale Steuereinrichtung (21) zugeordnet ist, die eine Zustandsschätzeinrichtung (30) umfasst, mittels der Zustandswerte, die elektrische Spannungen an Knoten des Teilnetzes (13a) und/oder einen elektrischen Strom auf Leitungsabschnitten des Teilnetzes (13a) angeben, unter Verwendung von der Zustandsschätzeinrichtung zugeführten Eingangssignalen geschätzt werden;
    - die Zustandsschätzeinrichtung (30) ein künstliches mathematisches System (32) umfasst, das derart trainiert ist, dass es unter Verwendung der Eingangssignale die Zustandswerte ermittelt, wobei der Zustandsschätzeinrichtung (30) Eingangssignale zugeführt werden, die einen in dem Bereich des Teilnetzes (13a) vorliegenden Umgebungszustand angeben; und
    - die dezentrale Steuereinrichtung (21) eine Auswerteinrichtung (31) umfasst, mittels der die Zustandswerte daraufhin überprüft werden, ob sie auf einen unzulässigen Betriebszustand des Teilnetzes (13a) hinweisen; dadurch gekennzeichnet, dass
    - zum Trainieren des künstlichen mathematischen Systems (32) einerseits historische Eingangssignale und andererseits als Zustandswerte unmittelbar solche zeitlich zu den historischen Eingangssignalen gehörende elektrischen Spannungen an Knoten des Teilnetzes (13a) und/oder elektrischen Ströme auf Leitungsabschnitten des Teilnetzes (13a) verwendet werden, die direkt mit an den jeweiligen Knoten und/oder Leitungsabschnitten installierten Messgeräten erfasst worden sind, wobei die Zustandswerte hierfür aus einem Archivsystem entnommen werden, in dem sie nach ihrer Messung gemeinsam mit einer den Zeitpunkt ihrer Messung angebenden Zeitinformation abgespeichert worden sind; und dass
    - die Auswerteinrichtung (31) bei Erkennung eines unzulässigen Betriebszustands regelbare Transformatoren ansteuert und/oder Kondensatorbatterien zu- oder abschaltet.
  2. Verfahren nach Anspruch 1,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    - mittels der dezentralen Steuereinrichtung (21) ein einen unzulässigen Betriebszustand angebendes Hinweissignal erzeugt wird, wenn die Zustandswerte auf einen unzulässigen Betriebszustand hinweisen.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    - als künstliches mathematisches System (32) ein künstliches neuronales Netz, eine Supportvektormaschine oder ein ARX-Modell verwendet wird.
  4. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    - zum Trainieren des künstlichen mathematischen Systems (32) ein zweites künstliches mathematisches System (41), dessen Struktur mit derjenigen des künstlichen mathematischen Systems (32) der Zustandsschätzeinrichtung (30) übereinstimmt, in einer zentralen Datenverarbeitungseinrichtung (40) unter Bildung von Trainingsparametern angelernt wird, die das Verhalten des zweiten künstlichen mathematischen Systems (41) bestimmen; und
    - die Trainingsparameter an das künstliche mathematische System (32) der Zustandsschätzeinrichtung (30) übermittelt und von diesem übernommen werden.
  5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    - das künstliche mathematische System (32) in der dezentralen Steuereinrichtung (21) unter Bildung von Trainingsparametern angelernt wird, die das Verhalten des künstlichen mathematischen Systems (41) bestimmen; und
    - die Trainingsparameter anschließend von dem künstlichen mathematischen System (32) übernommen werden.
  6. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    - bei Vorliegen eines Hinweissignals ein Steuersignal erzeugt wird, das zur Steuerung mindestens einer Komponente des Teilnetzes (13a) herangezogen wird.
  7. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    - als Eingangssignale ein oder mehrere der folgenden Signale verwendet werden:
    - ein das aktuelle Wetter im Bereich des Teilnetzes (13a) angebendes Wettersignal;
    - ein die aktuelle Uhrzeit angebendes Zeitsignal;
    - ein eine Erzeugungs- und/oder Verbrauchscharakteristik zumindest einer typischen Quelle und/oder Last in dem Teilnetz (13a) angebendes Referenzsignal;
    - ein die Art des aktuellen Tages angebendes Tagesartsignal;
    - ein einen Schaltzustand von Schalteinrichtungen (22) im Teilnetz (13a) angebendes Schaltzustandssignal.
  8. Verfahren nach Anspruch 7,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    - das künstliche mathematische System (32) eine erste Betriebsart aufweist, in dem es unter Verwendung der Eingangssignale Zustandssignale in Form von Spannungen an Knoten des Teilnetzes (13a) und elektrischen Strömen auf Leitungsabschnitten des Teilnetzes (13a) erzeugt; und
    - das künstliche mathematische System (32) eine zweite Betriebsart aufweist, in dem es unter Verwendung der Eingangssignale und zusätzlichen Messwerten von Strömen und/oder Spannungen an einem Übergabepunkt des Teilnetzes (13a) Zustandssignale ausschließlich in Form von Spannungen an Knoten des Teilnetzes (13a) erzeugt.
  9. Verfahren nach Anspruch 8,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    - die Betriebsart des künstlichen mathematischen Systems (32) zwischen der ersten Betriebsart und der zweiten Betriebsart umschaltbar ist.
  10. Verfahren nach Anspruch 7,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    - als Eingangssignale außerdem Messwerte elektrischer Größen verwendet werden, die in einem Übergabe- oder Verteilpunkt des Teilnetzes (13a) oder einer aufgrund einer auf das Teilnetz (13a) bezogenen Netzplanung als für den Betrieb des Teilnetzes (13a) als besonders wesentlich eingestuften Stelle des Teilnetzes (13a) erfasst worden sind.
  11. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    - die Steuereinrichtung (21) mittels der Zustandsschätzeinrichtung (32) ermittelte Zustandswerte im Betrieb des Teilnetzes (13a) mit für ausgewählte Messstellen des Teilnetzes (13a) gemessenen elektrischen Parametern vergleicht; und
    - bei einer über einem Toleranzschwellenwert liegenden Abweichung zwischen den Zustandswerten und den elektrischen Parametern ein erneutes Training des künstlichen mathematischen Systems (32) der Zustandsschätzeinrichtung (30) durchgeführt wird.
  12. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    - das Hinweissignal erzeugt wird, wenn anhand zumindest eines der geschätzten Zustandswerte eine Schwellenwertverletzung erkannt wird.
  13. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    - die Eingangssignale dem künstlichen mathematischen System (32) als Eingangsvektor zugeführt werden und die Zustandswerte von dem künstlichen mathematischen System (32) als Ausgangsvektor abgegeben werden, wobei die Sortierung der Zustandswerte in dem Ausgangsvektor unabhängig von der Topologie des Teilnetzes (13a) ist.
  14. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    - die zum Training des künstlichen mathematischen Systems verwendeten elektrischen Spannungen und/oder elektrischen Ströme mit im Teilnetz (13a) installierten elektrischen Energiezählern erfasst worden sind.
  15. Dezentrale Steuereinrichtung (21) zum Ermitteln von Zustandswerten zur Beschreibung von Betriebszuständen in einem elektrische Lasten (L) und/oder elektrische Quellen (S) aufweisenden Teilnetz (13a) eines elektrischen Energieversorgungsnetzes (10), wobei
    - die dezentrale Steuereinrichtung (21) dem Teilnetz (13a) zugeordnet ist und eine Zustandsschätzeinrichtung (30) umfasst, die dazu eingerichtet ist, Zustandswerte, die elektrische Spannungen an Knoten des Teilnetzes (13a) und/oder einen elektrischen Strom auf Leitungsabschnitten des Teilnetzes (13a) angeben, unter Verwendung von der Zustandsschätzeinrichtung (30) zugeführten Eingangssignalen zu schätzen, die einen in dem Bereich des Teilnetzes (13a) vorliegenden Umgebungszustand angeben;
    - die Zustandsschätzeinrichtung (30) ein künstliches mathematisches System (32) umfasst, das dazu trainiert ist, unter Verwendung der Eingangssignale die Zustandswerte zu ermitteln; und
    - die dezentrale Steuereinrichtung (21) eine Auswerteinrichtung (31) umfasst, die dazu eingerichtet ist, die Zustandswerte daraufhin zu überprüfen, ob sie auf einen ungewünschten elektrischen Betriebszustand des Teilnetzes (13a) des Energieversorgungsnetzes (10) hinweisen; dadurch gekennzeichnet, dass
    - die dezentrale Steuereinrichtung (21) dazu eingerichtet ist, zum Trainieren des künstlichen mathematischen Systems (32) einerseits historische Eingangssignale und andererseits als Zustandswerte unmittelbar solche zeitlich zu den historischen Eingangssignalen gehörende elektrischen Spannungen an Knoten des Teilnetzes (13a) und/oder elektrischen Ströme auf Leitungsabschnitten des Teilnetzes (13a) zu verwenden, die direkt mit an den jeweiligen Knoten und/oder Leitungsabschnitten installierten Messgeräten erfasst worden sind, wobei die Zustandswerte hierfür aus einem Archivsystem entnommen werden, in dem sie nach ihrer Messung gemeinsam mit einer den Zeitpunkt ihrer Messung angebenden Zeitinformation abgespeichert worden sind; und dass - die Auswerteinrichtung (31) dazu ausgebildet ist, bei Erkennung eines unzulässigen Betriebszustands regelbare Transformatoren anzusteuern und/oder Kondensatorbatterien zu- oder abzuschalten.
  16. Dezentrale Steuereinrichtung nach Anspruch 15,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    - die Auswerteinrichtung (31) dazu eingerichtet ist, das Hinweissignal zu erzeugen, falls die Zustandswerte auf einen ungewünschten elektrischen Betriebszustand hinweisen.
  17. Dezentrale Steuereinrichtung (31) nach Anspruch 15 oder 16,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    - die Steuereinrichtung (21) Bestandteil einer dem Teilnetz (13a) zugeordneten Ortsnetzstation (20) ist.
  18. System zum Ermitteln von Zustandswerten zur Beschreibung von Betriebszuständen in einem elektrische Lasten (L) und/oder elektrische Quellen (S) aufweisenden Teilnetz (13a) eines elektrischen Energieversorgungsnetzes (10), mit
    - einer dem Teilnetz (13a) zugeordneten dezentralen Steuereinrichtung (21), die eine Zustandsschätzeinrichtung (30) umfasst, die dazu eingerichtet ist, Zustandswerte, die elektrisehe Spannungen an Knoten des Teilnetzes (13a) und/oder einen elektrischen Strom auf Leitungsabschnitten des Teilnetzes (13a) angeben, unter Verwendung von der Zustandsschätzeinrichtung (30) zugeführten Eingangssignalen zu schätzen, die einen in dem Bereich des Teilnetzes (13a) vorliegenden Umgebungszustand angeben, wobei die Zustandsschätzeinrichtung (30) ein künstliches mathematisches System (32) umfasst, das dazu trainiert ist, unter Verwendung der Eingangssignale die Zustandswerte zu ermitteln; und
    - die dezentrale Steuereinrichtung (21) eine Auswerteinrichtung (31) umfasst, die dazu eingerichtet ist, die Zustandswerte daraufhin zu überprüfen, ob sie auf einen ungewünschten elektrischen Betriebszustand des Teilnetzes (13a) des Energieversorgungsnetzes (10) hinweisen, und die Auswerteinrichtung (31) dazu eingerichtet ist, das Hinweissignal zu erzeugen, falls die Zustandswerte auf einen ungewünschten elektrischen Betriebszustand hinweisen;
    dadurch gekennzeichnet, dass
    - das System eine zentrale Datenverarbeitungseinrichtung (40) aufweist, die dazu eingerichtet ist, zum Trainieren des künstlichen mathematischen Systems (32) der Zustandsschätzeinrichtung (30) der dezentralen Steuereinrichtung (21) ein zweites künstliches mathematisches System (41), dessen Struktur mit derjenigen des künstlichen mathematischen Systems (32) der Zustandsschätzeinrichtung (30) übereinstimmt, unter Verwendung von einerseits historischen Eingangssignalen und andererseits als Zustandswerten unmittelbar solchen zeitlich zu den historischen Eingangssignalen gehörenden elektrischen Spannungen an Knoten des Teilnetzes (13a) und/oder elektrischen Ströme auf Leitungsabschnitten des Teilnetzes (13a) unter Bildung von Trainingsparametern, die das Verhalten des zweiten künstlichen mathematischen Systems (41) bestimmen, anzulernen, wobei die zu den historischen Eingangssignalen gehörenden elektrischen Spannungen und/oder elektrischen Ströme direkt mit an den jeweiligen Knoten und/oder Leitungsabschnitten installierten Messgeräten erfasst worden sind, wobei die Zustandswerte hierfür aus einem Archivsystem entnommen werden, in dem sie nach ihrer Messung gemeinsam mit einer den Zeitpunkt ihrer Messung angebenden Zeitinformation abgespeichert worden sind.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109256773B (zh) * 2018-10-19 2021-01-26 东北大学 降噪自编码和深度支持向量机的电力系统状态估计方法
US20210399546A1 (en) * 2018-11-05 2021-12-23 General Electric Company Power system measurement based model calibration with enhanced optimization
EP3982131B1 (de) * 2020-10-08 2024-09-11 Helmut-Schmidt-Universität System zur kombinierten orts-, zeit- und frequenzabhängigen bestimmung elektrischer kenngrössen in einem energieversorgungsnetz
EP3993207A1 (de) * 2020-10-29 2022-05-04 Siemens Aktiengesellschaft Zustandsschätzung eines stromnetzes
DE102022105138A1 (de) 2022-03-04 2023-09-07 Dehn Se Verfahren und System zum Überwachen eines Spannungsnetzes, Verfahren zum Trainieren einer künstlichen Intelligenz zur Prognose eines zukünftigen Zustands eines Spannungsnetzes, Computerprogramm sowie computerlesbarer Datenträger
DE102023203985B3 (de) 2023-04-28 2024-07-04 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Erzeugung von Eingangsdaten für eine Zustandsschätzung eines Stromnetzes, Zustandsschätzung sowie Steuerung eines Stromnetzes

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2942855A1 (de) * 2014-05-08 2015-11-11 Rheinisch-Westfälisch-Technische Hochschule Aachen Verfahren und System zur Überwachung von Verteilungssystemen
EP3107174B1 (de) 2015-06-19 2020-07-29 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren, steuereinrichtung und system zum betreiben eines teilnetzes eines energieversorgungsnetzes

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3648279B1 (de) 2018-10-30 2021-12-01 Schleswig-Holstein Netz AG Verfahren, stromnetz und computerprogrammprodukt zur vorhersage von überlastungen in einem stromnetz
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